우주 이야기 1284 - 인공지능으로 숨은 외계 행성 찾기

(Disk Substructures at High Angular Resolution Project (DSHARP). Credit: University of Georgia)

조지아 대학의 연구팀이 인공지능을 이용해 찾기 힘든 외계 행성을 발견할 수 있다는 연구 결과를 발표했습니다. 과학자들은 지금까지 5000개 이상의 외계 행성을 발견했지만, 대부분은 지구에서 관측이 쉬운 외계 행성입니다.

예를 들어 지구보다 작은 외계행성이 아무래도 더 많겠지만, 지금까지 수십 개 정도 밖에 발견하지 못한 이유는 기술적 한계 때문입니다. 당연히 큰 외계 행성이 작은 외계 행성이 더 발견하기 쉽습니다. 하지만 크기만이 제한점은 아닙니다. 작은 크기가 아니라도 생성 중인 외계 행성처럼 두꺼운 가스와 먼지에 둘러싸여 있는 천체는 관측이 어렵습니다.

조지아 대학의 제이슨 테리 (Jason Terry, doctoral student in the UGA Franklin College of Arts and Sciences department of physics and astronomy)가 이끄는 연구팀은 이런 형태의 외계 행성을 찾아내기 위한 인공지능 알고리즘을 개발했습니다.

일단 학습을 위해 시뮬레이션을 통해 가상의 데이터를 만든 후 이를 학습시켜 원시 행성계 원반에 숨어 있는 외계 행성의 존재와 정확한 위치를 찾아낼 수 있게 만들었습니다. (사진 참조) 연구팀에 따르면 이 인공지능 알고리즘은 원시 행성계 원반 속에서 생성되는 행성을 찾는 시간과 노력을 크게 단축시킬 수 있습니다.

연구팀은 이 인공지능이 제임스 웹 우주 망원경이나 2027년 발사될 예정인 낸시 그레이스 로만 우주 망원경 (Nancy Grace Roman Observatory)이 내놓을 막대한 양의 데이터를 분석하는 데 도움을 줄 것으로 기대하고 있습니다.

최근 천문학에서는 폭발적으로 늘어나는 데이터를 처리하기 위해 인공지능의 힘을 빌리는 일이 늘어나고 있습니다. 사실 이는 다른 과학 분야도 마찬가지입니다. 막대한 데이터를 수작업으로 분류하기 보다는 인공지능의 힘을 빌리는 것이 시간과 비용을 크게 줄일 수 있는 방법입니다. 앞으로 인공지능이 과학 분야에서 활용되는 경우가 계속 늘어날 것으로 생각합니다.

참고

https://phys.org/news/2023-02-focus-ai-exoplanets.html

J. P. Terry et al, Locating Hidden Exoplanets in ALMA Data Using Machine Learning, The Astrophysical Journal (2022). DOI: 10.3847/1538-4357/aca477

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