천문학 분야에서 새로운 진전이 기록되었습니다. 인공 지능(AI)이 과학자들이 태양계 외부에 있는 100개 이상의 알려지지 않은 행성을 발견하는 데 도움이 되었습니다.
이러한 성과는 이전에는 복잡한 수동 분석 방법에 크게 의존했던 우주 탐험 과정을 가속화할 수 있는 전망을 열어줍니다.
이 연구는 NASA의 TESS 위성 데이터를 사용합니다. 이 프로젝트는 행성이 별 앞을 지나가면서 밝기를 약간 감소시키는 "이주" 현상을 관찰하여 외계 행성을 전문적으로 찾는 프로젝트입니다.
그러나 모든 빛의 변동이 행성에서 오는 것은 아니므로 확인이 큰 과제가 됩니다.
이 문제를 해결하기 위해 영국 최고의 대학 중 하나인 워릭 대학교의 연구팀은 RAVEN이라는 AI 시스템을 개발했습니다.
이 도구는 거대한 시뮬레이션 데이터 세트를 기반으로 훈련되어 실제 통과 신호와 쌍성계와 같은 다른 천문 현상을 정확하게 구별할 수 있습니다.
TESS의 처음 4년간의 운영 동안 RAVEN은 220만 개 이상의 별에서 데이터를 분석하여 100개 이상의 새로운 행성을 확인했습니다.
여기서 멈추지 않고 시스템은 이전에 기록된 적이 없는 절반을 포함하여 약 2,000개의 잠재적인 행성 후보를 추가로 발견했습니다.
확인되면 이 숫자는 현재 약 6,000인 알려진 외계 행성의 총 수를 크게 늘릴 수 있습니다.
주목할 만한 점은 RAVEN이 신호를 감지할 뿐만 아니라 동일한 프로세스에서 자체 인증 기능도 갖추고 있다는 것입니다.
과학자들에 따르면 이는 여러 단계의 개별 검사가 필요한 전통적인 방법에 비해 신뢰성을 높이는 데 도움이 됩니다.
덕분에 연구자들은 대규모 데이터를 보다 일관되고 객관적으로 처리할 수 있습니다.
행성 탐험 지도를 확장하는 것 외에도 연구는 행성 시스템 구조에 대한 새로운 이해를 가져다줍니다.
결과에 따르면 태양과 유사한 별의 약 10%가 궤도 주기가 약 16일에 불과한 매우 가까운 행성을 가지고 있습니다.
그러나 해왕성과 비슷한 크기의 행성은 이 지역에서 매우 드물며, 이 현상을 "해왕성 사막"이라고 합니다.
이 발견은 천문학자들이 이 특별한 우주 공간의 "공허함" 수준에 대한 명확한 추정치를 처음으로 제시하는 데 도움이 되었으며, TESS의 능력이 행성 군집 연구에서 케플러 임무(NASA, 2009년 시작)에 점점 더 가까워지고 심지어 뛰어넘고 있음을 보여줍니다.
전문가들은 AI 응용이 인간이 우주를 탐험하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있다고 평가합니다.
데이터를 처리하는 데 몇 년이 걸리는 대신 이제 스마트 시스템은 단기간에 수백만 개의 신호를 검색하여 이전에는 거대한 데이터 바다 속에 거의 숨겨져 있던 새로운 세계를 감지할 수 있습니다.
