[머니투데이 서진욱 기자] [구글 AI 포럼, 인공신경망 기반 행성 발견 성과 소개… "머신러닝, 천체 발견 '일조'"]

관측자(케플러망원경) 입장에서 행성이 별(항성·왼쪽) 앞을 지날 때 별 밝기가 약간 감소한다. 별 밝기를 수치화해 1차원 곡선 데이터로 표현하면 오른쪽 그래프를 얻을 수 있다. 움푹 팬 부분이 행성이 별 앞을 지난 시점이다. /사진제공=구글 코리아.

지난달 미국항공우주국(NASA)이 발표한 새로운 행성 '케플러-90i'와 '케플러-80g'는 구글의 AI(인공지능) 기술로 발견한 성과다. AI를 활용해 행성을 발견한 사상 최초 사례다. 구글은 '구글 포토'에 활용한 이미지 분류 인공신경망 네트워크를 천문학에 적용해 가시적인 성과를 거뒀다.

구글의 AI 연구조직 구글브레인 소속 크리스 샬루 시니어 엔지니어는 31일 열린 '구글 AI 포럼'에서 이번 성과에 활용된 기술을 소개했다. 샬루 엔지니어는 "이번 성과는 구글 AI 전문가와 과학자가 협업할 수 있는 점을 보여준 훌륭한 사례"라며 "구글에서는 AI의 과학적 기여에 대해 기대하고 있다"고 말했다.

그동안 천체물리학자들은 NASA의 케플러 우주망원경이 관측한 데이터를 소프트웨어 및 수동으로 탐색한 뒤, 실제 눈으로 분석해 행성을 찾아냈다. 별(항성) 밝기가 갑자기 줄어드는 현상을 관찰해 그 이유가 행성이 별을 지나는 것인지를 파악하는 방식이다. 별 밝기가 일정 주기마다 감소하는 현상은 해당 별을 공전하는 행성이 존재한다는 주요 근거다.

하지만 기존 방식에는 방대한 데이터와 다양한 밝기 감소 변수 탓에 상당한 시간과 비용이 투입되고, 적중률이 떨어지는 문제가 있었다. 2009년 3월 우주로 발사된 케플러망원경은 그동안 30분마다 사진을 찍으면서 20만개가 넘는 별을 관측했다. 현재까지 쌓인 데이터가 140억개에 달한다.

구글의 AI 연구조직 구글 브레인 소속 크리스 샬루(Chris Shallue) 시니어 리서치 소프트웨어 엔지니어. /사진제공=구글 코리아.

크리스 샬루 엔지니어는 구글의 '20% 프로젝트'(업무시간 중 20%를 직원 스스로 하고 싶은 일에 할애할 수 있는 제도)를 활용, 행성 관측 과정에 AI 기술을 접목하는 시도에 나섰다. 그는 "인간이 식별하기 어려운 방대한 데이터가 존재하는 영역은 기계학습을 적용하기 적합하다"며 "이미지 분류에 활용하는 인공신경망을 케플러망원경 데이터에 적용했다"고 말했다.

크리스 샬루 엔지니어가 활용한 인공신경망 명칭은 '콘볼루셔널 모델'(Convolutional Model)이다. 1차원 빛 곡선 데이터(별빛 정도를 수치화해 그래프로 표현)를 입력값, 행성 발견 확률을 출력값으로 주고 AI에 자동적인 분석을 맡기는 방식이다. 구글 브레인은 텍사스대학 천문학자 앤드류 벤더버그 교수와 협업, 해당 인공신경망에 1만5000개 학습데이터를 투입해 머신러닝(컴퓨터가 스스로 최적의 문제 해결방법을 찾는 기술)을 진행했다. 실제 행성 패턴과 별 표면 흑점, 쌍성(두 별이 서로의 둘레를 공전하는 현상) 등 패턴을 구별하도록 학습시켰다. 이를 통해 인공신경망의 행성 여부 식별 확률을 96%까지 끌어올렸다.

구글 브레인과 앤드류 교수 연구팀은 이렇게 고도화한 인공신경망으로 2개 이상 행성을 보유한 것으로 알려진 670개 별을 관측했다. 인공신경망의 데이터 분석 결과를 기반으로 앤드류 교수 연구팀이 최종적으로 행성 여부를 판단하는 방식으로 이뤄졌다. 관측 결과 새로운 행성 케플러-90i와 케플러-80g를 발견했다. 특히 케플러-90i는 '케플러-90' 태양계의 8번째 행성으로 밝혀졌는데, 우리 태양계 외에 8개 행성을 보유한 최초 사례다.

연구팀은 인공신경망에 위치정보를 추가하고, 관측 대상 별 규모를 확대해 나갈 방침이다. 크리스 샬루 엔지니어는 "지금까지 연구팀은 20만개 별 중 고작 670개만 살펴봤다"며 "머신러닝과 같은 새로운 아이디어와 기술은 앞으로 오랫동안 천체 발견에 일조할 것"이라고 말했다.