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[ 테크 ]

외계행성 생명 존재 가능성…인공지능이 찾는다

by테크홀릭

외계행성 생명 존재 가능성…인공지능이

영국 유니버시틸칼리지런던 UCL 천문연구팀이 외계 행성 관측 데이터에서 몇 초 만에 생명이 존재할 수 있는지 가능성을 판단해주는 인공지능(RobERt)을 개발했다.

 

천문학자가 처음으로 태양계 이외 지역에서 행성을 발견한 건 1982년이다. 최근의 일인 것. 2009년 케플러우주망원경이 작동을 시작하고 지금까지 수천 개가 넘는 외계 행성을 발견했다. 외계 행성 발견 초기에는 별에 가까이 공전하는 목성처럼 뜨거운 가스 행성 발견이 많았다. 하지만 관측 기술이 발전하면서 최근에는 암석이 주성분인 지구형 행성 발견도 늘어나고 있다.

 

하지만 행성 발견 속도는 빨라져도 이곳에 생명체가 존재할 수 있는지 여부를 판단하는 건 또 다른 문제다. 분석이 필요하다. 이 작업은 보통 며칠에서 몇 주에 이르는 시간이 걸린다.

 

현재 분석을 기다리는 행성이 계속 늘어나는 상태여서 앞으로 행성 탐색 위성인 TESS(Transiting Exoplanet Survey Satellite)와 제임스웹우주망원경이 활동을 시작하면 이런 숫자는 비약적으로 늘어날 전망. 이런 행성 분석에 발생할 일손 부족 해소를 위해 개발한 게 바로 RobERt( Robotic Exoplanet Recognition)다.

외계행성 생명 존재 가능성…인공지능이

이 인공지능은 행성이 반사하는 빛을 구분해 판단 근거로 삼는다. 빛은 행성에 있는 대기 성분에 의해 흡수되기 때문에 특정 파장만 통과한다. 이 파장을 자세하게 조사해 물과 메탄 성분을 선별하면 행성 내 생명 존재 가능성을 판단할 수 있다. 물론 대기 성분을 추가로 검사할 수도 있다.

 

판정은 내부에 갖춘 DBN(Deep Belief Network)을 이용한다. DBN은 3가지 레이어로 구성되어 있다. 최하층에 500, 중간에 200, 상층에 50개 뉴런을 배치하고 행성 내 스펙트럼 데이터에서 분자 수준으로 성분을 산출한다. 이를 통해 몇 주씩 걸리던 작업을 몇 초 만에 해낸다는 것이다.

 

DBN은 분석 작업을 인간의 뇌처럼 시행착오를 반복해 학습한다. 개발팀은 신경망을 훈련시키기 위해 지구와 비슷한 수증기로 이뤄진 대기층을 가진 슈퍼지구인 글리제 GJ 1214b에서 뜨거운 왜성인 WASP-12까지 행성 5종 유형을 포함한 8만 5,000개 행성 시뮬레이터 데이터를 준비하고 훈련을 시켰다. 그 결과 인공지능은 데이터를 분석, 99.7% 정답률로 가스 분석이 가능할 정도로 성장했다고 한다.

외계행성 생명 존재 가능성…인공지능이

연구팀은 이 인공지능이 본격 활동하면 운이 좋다면 생명이 존재할 수 있는 지구 같은 작은 별을 발견할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 행성계를 대량 분석하면 우리가 살고 있는 태양계의 형성 과정에 대한 이해도 더 깊어질 것이라고 말한다.

 

이 인공지능 내 신경망에는 상상력도 포함되어 있다. DBN은 부여된 데이터가 불완전하더라도 전반적인 특징을 바탕으로 어떤 별일지 상상할 수도 있다는 것이다. 컴퓨터를 이용해 행성 데이터 분석을 자동화하려는 시도는 이 뿐 아니라 지난 5월 미 항공우주국 나사(NASA)가 한꺼번에 1,000개 이상 별을 새로 외계 행성으로 인증, 발표한 바 있다. 다만 이 때에는 행성 존재만 확인한 것으로 생명 존재 가능성까지 판정한 건 아니다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

 

이석원 기자