'구글 AI 포럼'은 최근 도래하고 있는 AI-First 시대를 맞아 인공지능 및 머신러닝과 관련해 좀 더 알기 쉬운 설명 및 사례와 함께 더욱 깊게 공부할 수 있는 기회를 제공하기 위해 구글이 준비한 행사로, 매월 진행되고 있다.
이날 행사에서는 구글의 크리스 샬루(Chris Shallue) 시니어 리서치 소프트웨어 엔지니어가 구글의 머신러닝 기술이 행성 발견에 어떻게 활용되고 있는지에 대해 소개했다.
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▲ ‘구글 AI 포럼 제9강: AI 혁신과 천체의 발견’이 개최됐다.
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▲ 크리스 샬루 엔지니어가 구글의 머신러닝 기술이 행성 발견에 어떻게 활용되고 있는지에 대해 소개했다.
발표에 따르면 샬루 엔지니어는 구글에서 업무 시간의 20퍼센트를 본인의 관심 있는 분야에 활용하는 ‘20퍼센트 프로젝트’를 이용해 행성 발견에 관련된 머신 러닝 프로젝트를 시작했다.
행성 발견 등에 사용되는 케플러 망원경은 4년 간 약 20만 개의 항성을 관찰하면서 30분마다 사진을 찍어 약 140억 개의 데이터 포인트를 생성하는데, 이 140억 개의 데이터 포인트는 2천조 개의 행성 궤도가 존재할 수 있다는 것을 뜻한다.
이에 확인 과정을 보다 빠르고 효과적으로 진행하자는 취지에서 텍사스대학교 오스틴 캠퍼스의 물리학자들로 구성된 연구팀과 함께 미국항공우주국(NASA)의 케플러 우주 망원경이 수집한 신호 데이터를 활용해 머나먼 곳에 있는 항성 주위의 행성을 식별할 수 있는 방법을 머신러닝 시스템에 학습시키는 것에 대한 개발을 진행했다.
연구팀은 15,000개 이상의 분류된 신호로 이뤄진 데이터셋을 이용해 행성과 행성이 아닌 것을 판별하는 텐서 플로 모델을 개발했으며, 이를 위해 텐서 플로가 실제 행성으로 인해 생성된 패턴과 별 표현의 흑점, 쌍성 등 다른 물체로 인해 생성된 패턴을 구별하도록 했다. 이후 이 모델에 이전에 보지 못한 새로운 신호를 테스트한 결과 어느 신호가 행성인지 행성이 아닌지를 96%의 확률로 올바르게 구별해내는 결과를 얻어, 이 모델이 유효함을 확인했다.
또한 이 유효한 모델을 사용해 케플러 데이터에서 새로운 행성을 찾겠다는 새로운 목표를 세우고 검색 범위를 좁히기 위해 2개 이상의 외계 행성을 보유하고 있다고 알려진 항성 670개를 살펴보기로 했고, 이를 통해 케플러 80g와 케플러 90i라는 새로운 행성을 발견했다. 이 중 케플러 90i는 항성 케플러 90을 공전하고 있는 8번째 행성으로 밝혀져, 케플러 90은 우리 태양계 외부에 존재하는 태양계 중 최초로 8개의 행성을 보유하고 있는 항성이 되었다.
새롭게 발견된 행성들은 지구보다 크기가 30% 더 크고 표면 온도는 약 426℃로 사람이 적합하지 않으며, 14일마다 항성을 공전한다는 점도 함께 발견됐다.
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▲ 케플러 망원경은 4년 간 약 20만 개의 항성을 관찰했다.
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▲ 항성 주위의 행성을 식별할 수 있는 방법을 머신러닝 시스템에 학습시키는 것에 대한 개발을 진행했다.
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▲ 15,000개 이상의 분류된 신호로 이뤄진 데이터셋을 이용해 텐서 플로 모델을 개발했다.
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▲ 케플러 80g와 케플러 90i라는 새로운 행성을 발견했다.
한편 앞으로의 계획에 대해서는 행성 발견에 머신러닝이 보다 활발하게 활용될 수 있도록 여러 난제들을 푸는데 활용할 계획이며, 간섭으로 인해 예측이 어려운 상황에서 정확도를 높이기 위해 위치 정보를 접목하는 작업도 추진할 계획임을 알렸다.
크리스 샬루 엔지니어는 “케플러 망원경을 통해 발견하는 신호가 너무 방대해 천문학자들로서는 가장 신호가 강하게 잡힌 것만 검토할 수밖에 없으며, 신호가 약한 경우는 해당 데이터에 노이즈가 많고 행성 여부를 확인하기 어렵기 때문에 머신러닝 적용이 더 좋은 결과를 도출하기에 적합하다.”며, “케플러 망원경의 데이터 세트가 20만 개에 달하는 만큼 앞으로 이 데이터의 검토를 진행해 더 많은 행성을 찾도록 노력할 계획이다.”라고 앞으로의 포부를 밝혔다.
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▲ 앞으로 간섭으로 인해 예측이 어려운 상황에서 정확도를 높이는 작업도 추진할 계획이다.
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▲ 샬루 엔지니어는 “더 많은 행성을 찾도록 노력할 계획이다.”라고 앞으로의 포부를 밝혔다.
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