인공지능의 발달로 다방면에서 인공지능이 사용되면서 우주 탐사 분야에도 인공지능이 한자리 차지하기 시작했습니다. 말그대로 천문학적인 크기의 우주를 지금까지는 사람이 관찰하고 확인해왔는데 이제는 인공지능을 학습시켜 인간 대신 관찰된 우주의 데이터를 분석하게 하는것이죠.
이러한 시도는 가깝게는 달 탐사에 쓰이고 있습니다. 직접적인 달 탐사에 대비한 달의 지도를 만드는 과정에서 정확도를 올리기 위해 달의 크레이터를 밝혀내는 작업이죠. 인공지능에게 크레이터의 모양을 학습시킨 다음에 관찰된 달의 이미지에서 크레이터를 찾아내는 방법으로 널리 알려진 인공지능의 사용방식과 유사합니다. 그리고 토론토 대학의 연구원 Mohamad Ali-Dib와 펜실베이니아 주립대학의 연구언 Ari Silburt는 그들이 개발한 인공지능으로 달 표면을 탐사한 결과 6000~7000여개의 새로운 크레이터를 발견했다고발표했습니다.
이미 발견된 크레이터 자료를 이용하여 인공지능 신경망 Convolutional Neural Networks를 학습 시킨 후에 새로운 관측사진을 주어서 분석하게 한것이죠. 이들은 인공지능을 훈련시키기 위하여 달의 2/3 지역의 데이터를 사용하였고 학습 후의 테스트는 나머지 1/3의 지역에서 이루어졌습니다.
그리고 이게 테스트한 예시인데요 이미지에서 아래쪽이 입력한 달의 이미지를 보여주며 왼쪽이 이들이 개발한 방식으로 찾은 크레이터이며 오른쪽은 기존 방식으로 찾아낸 크레이터입니다. 푸른색 동그라미는 서로 겹치는 크레이터이며 왼쪽의 붉은색 동그라미는 새롭게 찾아낸 크레이터, 오른쪽의 보라색 동그라미는 기존 방식에서 찾아냈지만 인공지능이 놓쳐버린 크레이터입니다. 현재 쓰이는 다른 인공지능이 그렇듯이 완벽하게 찾아내지는 못하고 오차가 존재하는 것이죠. 대략 신뢰도는 89%정도인거 같습니다. 또한 발견한 크레이터 중 15%는 크기가 잘못측정되었다고 합니다. 사람이 다시 확인해야할 필요가 있는것이죠. 그렇다하더라도 사람이 놓친 많은 크레이터를 발견한만큼 새로운 보조자료로 사용하기에 충분한 가능성을 보여줬다고 생각됩니다.
반면 멀게는 태양계 밖의 우주 탐사에도 인공지능이 사용되고 있습니다. 작년 12월에 NASA가 발견한, 지구에서 2545광년 떨어진 케플러-90 행성계의 8번째 행성이 대표적입니다. 케플러-90i이라고 이름 붙여진 행성의 발견으로 케플러-90 행성계는 태양계와 같은 8개의 행성이 되면서 태양계의 미니 버전이라는 말이 붙었었습니다.
NASA가 사용한 인공지능 역시 다른 인공지능처럼 그동안 사람들이 분석한 케플러 망원경이 분석한 35000여개의 유력한 행성 신호 중 15000여개의 행성 신호를 바탕으로 학습을 진행했습니다. 이렇게 학습한 인공지능의 행성 탐지 신뢰도는 96%정도 였다고 합니다. 그리고 학습한 인공지능을 가지고 이미 탐색한 670개의 행성계를 탐색한 결과 언급한 케플러-90i와 더불어 케플러-80g라는 놓쳐버린 2개의 행성을 찾아냈다고 합니다. 스스로 빛을 내는 항성과 다르게 행성은 스스로 빛을 내지 않기에 찾는데 더 어려움이 있어서 이미 탐색한 지역에도 빼먹은 행성이 있었던거죠.
게다가 35000여개가 유력한 행성 신호였던것처럼 실제로는 더 많은 행성 신호가 잡히고 있습니다. 케플러 망원경은 4년 동안 20만개의 별을 관찰하고 140억개의 측정값을 만들어 놨습니다. 너무나 많은 정보가 있기에 그동안 연구자들은 유력한 신호 위주로 탐색하였고 나머지 신호는 버려진 상태였던거죠. 그런 상태에서 인공지능의 탐색은 의미가 있습니다. 비록 다시 확인해야겠지만 인공지능이 없었다면 손도 못댔을 관측자료를 인공지능이 알아서 빠른 속도로 탐색해주는건 새로운 발견을 이끌어낼 수 있겠죠. 한편 구글은 이런 행성 탐사 알고리즘을 github에공개했습니다. 개인적으로 우주 탐사를 하는 일반인이 많은 만큼 그들도 시도해보라는것일까요?
소개한 우주 탐사 방식말고도 다양한 연구가들이 자신들의 연구에 인공지능을 접합시키고 있습니다. 예를들어 지금도 제대로 추적하지 못하는 혜성들을 추적하는데 사용하는가하면 심심하면 들리는 운석, 소행성 충돌 때문인지 이들을 분석하려는 시도도 있습니다. 덕분에 인공지능으로 단축되는 연구의 미래를 보고 우주에 투자하는 사람도 생겨났을 정도죠. 인공지능의 발달이 우주 탐사에 도움을 줄건 분명해 보입니다.
