인공지능이 우주를 매핑하는 방법

인공지능(AI)은 세계를 이해하는 데 중요한 도구가 되었습니다. 이제 우주 탐사에 대한 관심이 다시 증가하면서 우주를 이해하는 데에도 중요한 역할을 할 수 있습니다.

과학자들은 아직도 지구 대기권을 넘어서 우주에 대해 많이 모릅니다. 행성, 별, 은하와 그들의 운동을 매핑하면 도움이 될 것입니다. 그러나 이것은 역사적으로 어려운 작업이었습니다. 인공지능은 여러 가지 방법으로 이를 쉽게 해줍니다.

1. 천체의 식별

우주가 너무 멀기 때문에 무엇이 무엇인지 구별하기가 어려울 수 있습니다. 기계 비전 시스템은 인간의 눈으로 볼 때 불가능한 천체를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

하와이 대학교의 연구자들은 2020년에 이러한 목적으로 유망한 인공지능 모델을 개발했습니다. 그들의 신경망은 98.1%의 정확도로 은하를 식별할 수 있었으며, 별과 쿼사에 대해서는 각각 97.8%와 96.6%의 정확도를 달성했습니다. 결과적으로, 그들은 하늘의 3/4를 다루는 300GB의 천체 카탈로그를 컴파일할 수 있었습니다.

망원경과 인공위성이 우주를 더 많이 보여줄수록 이러한 분류 알고리즘이 데이터를 해석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 과학자들이 무엇을 보고 있는지 알면 정확하게 추가 연구를 수행할 수 있습니다.

2. 거리 측정

우주를 매핑하는 것은 단순히 무엇이 있는지 알고 있는 것이 아닙니다. 연구자들은 또한 물체 사이의 거리를 측정해야 합니다. 이는 규모와 운동을 이해하고 미래의 위성이나 우주선 비행을 계획하는 데 도움이 됩니다. 인공지능은 이 분야에서도 도움이 됩니다.

천체 활동을 모니터링하여 거리를 계산하는 것은 복잡한 수학적 방정식을 필요로 합니다. 이러한 방정식은 인공지능이 잘 다루는 분야입니다. 한 솔루션은라디오 망원경 데이터를 분석하여 분자 구름의 크기와 공간을 결정하는 데 76%의 정확도를 달성했습니다. 또 다른 솔루션은 지상 망원경 피드를 모니터링하여 감마선 폭발의 거리를 측정했습니다.

이러한 도구는 우주에서 일어나는 활동의 규모와 속도를 더 신뢰할 수 있는 추정치를 제공합니다. 모델이 더 많은 데이터로 개선됨에 따라, 그것들은 더 안전한 우주 여행이나 태양フレ어 또는 초신성과 같은 활동에 대한 더 나은 통찰력을 제공할 수 있습니다.

3. 과거의 하늘 이해

인공지능은 또한 역사적인 천체 운동을 분석하여 우주를 매핑하는 데 도움이 됩니다. 역사적으로 하늘에 대한 자세한 기록이 없을 수 있지만, 실제로 볼 수 있는 하늘은 빛이 여행하는 시간으로 인해 과거를 나타냅니다. 따라서 과학자들은 이전의 우주 동향을 모델링하고 이해하는 데 인공지능을 사용할 수 있습니다.

한 연구에서는 은하 근처에 있는 17,000개 이상의 은하를 카탈로그화하는 인공지능 모델을 개발했습니다. 이 카탈로그는지구에서 너무 멀리 떨어진 지역을 분석했기 때문에, 결과 시뮬레이션은 먼 과거를 반영하여 천체가 어떻게 이동했는지에 대한 새로운 정보를 제공했습니다. 결과 맵에는 과학자들이 이전에 알지 못했던 암흑 물질 구조가 포함되어 있었습니다.

이러한 통찰력은 은하가 어떻게 이동했는지와 어떻게 서로 영향을 미쳤는지에 대한 이해를 제공합니다. 이것은 우주가 더 큰 규모에서 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하는 데 중요한 것입니다.

4. 미래의 변화를 예측

인공지능은 과거에 대해 배우면서 미래를 예측하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 예측 분석 모델은 이미 판매 예측과 질병 발병 추적에 적용되었으며, 주요 천체 사건에도 적용될 수 있습니다.

과거의 은하 운동을 시뮬레이션한 인공지능 솔루션은 우리 은하와 안드로메다 은하가 서로로 이동하고 있음을 보여주었습니다. 더 많은 데이터와 예측 모델이 있다면, 과학자들은 미래에 잠재적인 충돌이 발생할 수 있는 시기를 결정할 수 있습니다.

인공지능 기반 예측은 작은 규모에서 특히 유용합니다. 예측 분석을 통해 과학자들은 태양 폭풍이나 소행성 운동을 예측하여 지구에 손상을 입히거나 방해를 줄 수 있는 조치를 취할 수 있습니다.

5. 정확한 행성 지도 만들기

일부 인공지능 도구는 우주를 매핑하는 데 더 좁은 접근 방식을 취합니다. 별을 이해하는 것이 중요하지만, 특히 우주 탐사가 증가함에 따라 물리적인 행성 표면의 지도 만들기가 더 유용할 수 있습니다. NASA의 화성 탐사 로버는 이미 인공지능을 사용하여 탐색하고 있으며, 유사한 기술은 자세한 외계 행성 조사를 수행할 수 있습니다.

먼 행성의 지질학적 지도 만들기에는 여러 소스에서 많은 데이터를 결합하는 것이 필요합니다. 이것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생할 수 있는 여지가 많습니다. 인공지능은 더 빠르고 정확하게 정보를 컴파일하여 신뢰할 수 있는 단일 사실을 형성할 수 있습니다.

기계 학습은 인간이 간과할 수 있는 방대한 데이터セット에서 경향과 유사성을 찾을 수 있습니다. 따라서 과학자들이 그렇지 않으면 놓칠 수 있는 지질 구조를 식별할 수 있습니다. 이러한 도구는 또한 탐사를 지원하는 단일 사용 가능한 지도로 변환하여 데이터를 변환할 수 있습니다.

6. 매핑 타임라인 가속

모든 응용 프로그램에서 인공지능 매핑 도구는 우주를 분석하고 이해하는 데 걸리는 시간을 단축합니다. 이는 중요한데, 더 빠른 발견은 가속된 혁신을 의미하며, 시간이 부족한 환경에서도 더 깊은 연구가 가능해집니다.

일본의 연구자들이 수행한 연구는 이러한 잠재력을 강조합니다. 팀은 은하와 암흑 물질 분포를 모델링하는 인공지능 시뮬레이터를 개발했습니다. 이 시뮬레이션은노트북에서 단일 CPU 초만에 실행되었습니다. 이는 일반적으로 수십 시간이 걸리는 작업입니다. 이러한 속도는 정확도에 영향을 미치지 않았습니다.

매핑 프로세스가 더 짧은 시간이 걸리면 과학자들은 더 많은 연구를 수행할 수 있습니다. 결과적으로 천문학 커뮤니티는 시간이 걸리고 비용이 많이 드는 프로젝트를 수행하지 않고도 추가적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.

7. 연구를 더 접근하기 쉽게 만들기

유사하게, 인공지능은 이러한 연구를 더 많은 사람에게 가능하게 합니다. 타임라인이 줄어들면서 관련 비용도 줄어듭니다. 이러한 최적화는 더 작은 회사나 자금이 적은 연구자가 같은 연구에 참여할 수 있음을 의미합니다.

전통적인 천문학 조사는 각각 수십억 달러의 비용이 들 수 있습니다. 이는 많은 회사나 교육 기관이 감당할 수 없는 금액입니다. 인공지능은 이러한 비용을 여러 가지 방법으로 줄입니다. 가장 명백한 것은 연구를 수행하는 데 걸리는 시간을 줄이는 것입니다. 그러나 그 이점은 더 갑니다.

복잡한 기계 학습 모델은 더 적은 데이터로도 수용할 수 있는 결과를 제공할 수 있습니다. 이는 관련 비용을 낮추고 모델 훈련 시간을 줄입니다. 이러한 기술의 가용성이 증가함에 따라 기술 비용과 모델 훈련 시간이 줄어듭니다. 이러한 추세는 우주 매핑을 민주화하여 더 다양한 연구를 촉진하고, 이는 혁신을 촉진합니다.

인공지능, 우주의 비밀을 풀다

과학자들은 우주를 더 자세하게 매핑해야 합니다. 인공지능이 이를 가능하게 할 수 있습니다.

인공지능은 이미 천문학 연구의 방대한 분야에서 인상적인 개선을 가져왔습니다. 더 많은 팀이 이 기술을 채택함에 따라, 이상적인 매개변수가 더 분명해지고 관련 데이터가 증가할 것입니다. 기계 학습은 이러한 추세 중에서 두 번째 우주 경쟁의 촉매제가 될 수 있습니다.