우주의 경이로움

우주의 경이로움에 대해

영국 연구진이 인공 지능을 이용해 50개의 새로운 행성을 확인, 천문학에 기술적 돌파구를 마련했다.
워릭 대학의 천문학자들과 컴퓨터 과학자들은 수천 명의 잠재적 행성 후보자들이 포함된 오래된 NASA 데이터를 파헤치기 위해 기계 학습 알고리즘을 만들었다. 그러나 이 후보들 중 누가 진짜인지 항상 분명하지는 않다. 과학자들이 외계행성(우리 태양계 밖의 행성)을 찾을 때, 그들은 망원경과 그들의 별 사이를 지나가는 행성을 나타내는 빛을 쪼아내려고 한다. 그러나 이러한 딥은 배경 간섭이나 심지어 카메라의 오류와 같은 다른 요인에 의해서도 발생할 수 있다.
하지만 새로운 AI는 차이를 구별할 수 있다.

별이 없는 보이지 않는 불량 행성들?
NASA의 새로운 우주 망원경은 수백 개의 그것들을 발견할 수 있었다.

영국 연구팀은 이 알고리즘을 나사의 이제 은퇴한 케플러 우주망원경이 수집한 데이터를 살펴보도록 함으로써 이 알고리즘을 훈련시켰는데, 이 망원경은 세계를 탐색하는 임무를 위해 깊은 우주에서 9년을 보냈다. 일단 알고리즘이 실제 행성과 거짓 긍정성을 정확하게 분리하는 방법을 알게 되었다. 그것은 아직 확인되지 않은 오래된 데이터 세트를 분석하는 데 사용되었고, 여기서 50개의 외부 행성이 발견되었다.

다른 별 주위를 도는 이 50개의 외부 행성은 해왕성처럼 큰 것에서부터 지구보다 작은 것까지 다양하다고 이 대학은 보도자료를 통해 말했다. 그들의 궤도의 일부는 200일이나 길기도 하고, 일부는 하루처럼 짧기도 하다. 그리고 이제 천문학자들은 행성이 진짜라는 것을 알았기 때문에, 더 많은 관측을 위해 행성의 우선순위를 정할 수 있다.
연구진의 연구 결과는 지난주 왕립 천문학회 월간 고시에 실렸다. 이 연구의 주요 저자인 워릭 대학의 데이비드 암스트롱은 보도자료에서 "행성 검증 측면에서 아무도 이전에는 기계 학습 기술을 사용한 적이 없다"라고 말했다. 그는 "기계학습은 행성 후보자들의 순위를 매기는 데 사용됐지만 확률론적 틀에서는 결코 사용되지 않았다"라고 말했다."
이 그림에는 어린 별 PDS 70을 공전하는 두 개의 가스 거대 외행성이 나와 있다. 이 행성들은 여전히 주변의 원반으로부터 물질을 수집하여 자라고 있다. 그 과정에서 그들은 디스크의 큰 틈새를 중력적으로 조각했다.

단말기(super-telescope)는 광학 간섭계를 이용하여 처음으로 외부 전경을 직접 관찰했다. 이 방법은 행성 전역의 폭풍에 소용돌이치는 철과 규산 구름을 가진 복잡한 외행성 대기를 드러냈다. 이 기술은 오늘날 알려진 많은 외계행성들을 특징 지을 수 있는 독특한 가능성을 제시한다.