워릭大, 나사 망원경 속 데이터에 개발 알고리즘 적용
왕립천문학회(RAS) 월간보고서에 게재
인공지능(AI)이 50여개의 외계행성을 발견했다. 향후 천문학계에서도 인간을 도와 기계가 우주탐험을 하는 데 큰 역할을 할 것으로 보인다.
폭스뉴스는 1일(현지시간) 영국 워릭대학교 연구진들이 미 항공우주국(NASA, 나사)의 오래된 데이터를 기반으로 AI 기술을 접목해 50개의 외계행성을 추가로 발견했다고 보도했다. 이 연구결과는 왕립천문학회(RAS)에서 발간하는 월간보고서에 게재됐다.
연구진은 지난 2018년 작동을 멈춘 나사의 케플러 우주망원경 내 데이터로 알고리즘을 개발했다. 이 AI는 기존 방식보다 빠른 속도로 실제 외부 행태와 거짓ㆍ긍정 징후를 찾도록 훈련 받았다. 훈련을 거듭한 끝에 이제는 ‘알아서’ 자동화 및 개선을 수행한다.
연구를 진행한 데이빗 암스트롱 교수는 “우리가 개발한 알고리즘은 우주 속 여러 물체를 발견한 후 행성 판단여부까지 가려낼 수 있다”며 “이 기술이 나아가 천문학계에서 대규모 샘플에도 적용될 수 있기를 바란다”고 말했다.
나사에서 놓친 데이터를 찾기 위해 알고리즘을 훈련시킨 것은 이번이 처음이 아니다. 지난 2월 네덜란드의 한 천문학 연구팀이 AI를 이용해 11개의 ‘잠재적 위험물’을 발견했다. 그러나 암스트롱 교수는 “지금까지 우리 연구팀만큼 본격적으로 머신러닝 기술을 사용한 사례는 없다”고 강조했다.
AI가 발견한 50개 외부 행성은 크기와 범위가 제각각이다. 일부는 해왕성만큼 큰 반면 다른 것들은 지구보다 작다. 궤도는 길이도 다양하며 어떤 것들은 200일 가까이 되는 반면 다른 것들은 하루 만에 별 주위를 돈다.
암스트롱 교수는 “현재까지 발견된 행성 중 약 30%가 오직 한 가지 방법으로 검증을 통과했다”며 “이는 바람직한 모델이 아니다”라고 역설했다. 우주과학 분야일수록 더욱 더 첨단 기술을 접목하고 활용하는 방법도 필수적이라는 것이다. 암스트롱은 이 알고리즘이 나사의 탐사위성 테스(TESS)와 플라토(PLATO)를 분석하는 데에도 사용되기를 희망하고 있다.
한편 2018년 나사가 스페이스X 로켓에 실어 발사한 탐사선 테스는 케플러 망원경의 뒤를 이어 만들어졌다. 테스는 지구와 환경이 비슷한 ‘인간 거주 가능 행성’을 찾기 위해 주력했다. 이후 지금까지 총 4000여개 외계 행성을 발견했으며 이 중 50여개 행성이 ‘잠재적 거주 가능 행성’으로 분류됐다.
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