AI가 태양계 밖 행성도 찾는다..항성 밝기 데이터 분석

by김유성 기자
2018.01.31 13:30:09

[이데일리 김유성 기자] 인공지능(AI)이 우주 행성 발견에까지 영역을 넓히고 있다. 인간의 힘으로 처리할 수 없는 대량의 우주 데이터를 추적해 발견하는 방식이다.

‘인공지능으로 우주 행성 찾기’는 구글이 직원들에 부여하는 ‘20% 프로젝트’의 성과이기도 하다. 구글은 직원들이 업무 외 자기 관심 분야에 집중할 수 있는 시간을 준다. 전체 업무 시간의 20%를 넘지 않는 범위다.

구글코리아는 31일 본사에서 구글AI포럼 9강 ‘AI혁신과 천체의 발견’을 개최했다. 이 자리에는 홍준성 구글코리아 엔지니어링 총괄디렉터와 크리스 샬루 구글 시니어 리서치 소프트웨어 엔지니어가 참석했다. 샬루 엔지니어는 화상회의로 자신의 성과를 한국 기자들에 설명했다.

크리스 샬루 구글 시니어 리서치 소프트웨어 엔지니어

두 개발자는 수 천년간 사람이 행성과 항성을 찾는 과정에 대해 설명했다. 빛을 내는 항성을 매일 기록하면서 일정한 패턴이 있다는 것을 착안한 것. 천문학자들은 항성을 가로지르며 가는 행성의 존재를 발견했다. 항성이 내는 빛의 밝기를 관찰한 덕분이다.

예컨대 항성의 일정한 빛 밝기가 갑자기 줄어들었다가 밝아지면, 이 항성과 지구 사이에 물체 하나가 지나갔다는 것을 의미한다. 항성 주변을 공전하는 행성의 존재다.



샬루 엔지니어는 “미 항공우주국 NASA에서 개발한 캐플러 우주 망원경은 항성 밝기 데이터를 측정해왔다”며 “30분에 한 번씩 별 밝기를 4년동안 사진으로 기록하면, 항성당 70만개의 데이터를 얻게 된다”고 말했다. 이 데이터를 분석하면 행성의 궤적을 추적할 수 있다. 케플러 망원경이 관찰하는 항성 20만개로 이 범위를 넓히면 140억개의 데이터가 모인다.

그런데 이런 데이터를 사람의 손으로 하면 시간이 많이 걸린다. 사람이 보는 시각의 한계도 있다. 빛이 약해 불명확하다고 판단된 데이터다. 인공지능은 기계학습을 통해 이 데이터를 비교 분석한다. 엄청난 양의 데이터를 처리할 뿐만 아니라, 인간의 시각으로 분별하기 어려웠던 미세한 측정치도 감지한다.

현재까지 구글AI팀이 확보한 항성 모집단은 670개다. 이중 구글AI팀에 의해 발견된 행성은 ‘캐플러80g’와 ‘캐플러90i’다. 구글AI팀은 이 갯수를 캐플러 망원경이 관찰중인 20만개로 확대하겠다는 계획이다.

한편 샬류 엔지니어는 구글AI팀의 머신러닝 연구원이다. 평소 우주에 관심이 높았다. 그는 구글의 20% 프로젝트에 따라 업무시간 중 20%를 우주 천체 발견에 썼다. 이 과정에서 텍사스 대학교 천체물리학자 앤드류와 협업했다.