기자는 10월 18일 중국과학원 상하이천문대 연구진이 인공지능 기술을 이용해 지구보다 지름이 작은 초단주기 행성 5개를 발견했다는 사실을 중국과학원으로부터 알게 됐다. 그 중 4개는 지금까지 발견된 행성 중 가장 작은 행성이며 모항성과 크기가 비슷합니다. 천문학자들이 인공지능을 사용해 의심되는 신호를 검색하고 실제 신호를 식별하는 작업을 한 번에 완료한 것은 이번이 처음이다. 관련 연구 결과는 왕립천문학회 월간지 온라인판에 게재됐다.
초단주기 행성은 공전 주기가 1일 미만인 행성을 말하며, 모항성과 매우 가까운 거리에서 공전하고 있으며, 일반적으로 크기가 더 작고, 질량이 가벼우며, 표면 온도가 매우 높습니다. 지금까지 천문학자들은 총 145개의 초단주기 행성을 발견했는데, 그 중 지구보다 반경이 작은 행성은 30개에 불과합니다. "초단주기 행성의 상대적 존재비와 특성을 이해하는 것은 이론적 모델을 테스트하는 데 중요합니다. 그러나 알려진 초단주기 행성의 표본 크기가 너무 작아서 통계적 특성과 발생률을 정확하게 이해하기 어렵습니다. ." 논문은 교신저자이자 중국과학원 상하이 천문대 연구원인 Ge Jian이 말했습니다.
이번에 Ge Jian 팀은 GPU 위상 폴딩과 컨볼루션 신경망을 결합한 딥 러닝 알고리즘을 혁신적으로 설계했습니다. 연구팀은 이 알고리즘을 이용해 케플러 우주망원경의 항성 측광 데이터에서 초단주기 행성 5개를 성공적으로 발견했다.
Ge Jian은 인공 지능 'AlphaGo'가 획기적인 발전을 이루고 바둑 세계의 전문 대가들을 성공적으로 물리친 2015년에 이 연구 작업이 시작되었다고 말했습니다. 동료들로부터 동기부여와 영감을 받은 그는 케플러 우주망원경이 수집한 별 측광 데이터에 인공지능 딥러닝 기술을 적용해 기존 방법으로는 탐지할 수 없는 약한 통과 신호를 찾아보기로 했다.
거의 10년 동안의 노력 끝에 Ge Jian 팀은 마침내 첫 수확을 거두었습니다. Ge Jian은 인공 지능을 사용하여 대규모 천문 데이터에서 매우 희귀한 새로운 발견을 "파헤치려면" 인공 지능 알고리즘을 혁신하고 새로 발견된 현상의 물리적 이미지 특성을 기반으로 생성된 대규모 데이터 세트를 사용해야 한다고 믿습니다. 기존 방식으로는 찾기 힘든 희귀하고 약한 신호를 빠르고 정확하며 완벽하게 감지할 수 있습니다.
프린스턴 대학의 조시 윈(Josh Winn) 교수는 초단주기 행성은 시간이 지남에 따라 행성 궤도가 어떻게 변하는지에 대한 사람들의 이해에 단서를 제공하는 극도로 극단적이고 예상치 못한 특성을 가지고 있다고 말했습니다. 새로운 행성을 찾는 데 있어서 이러한 기술적 성취는 인상적입니다.
"이러한 초단주기 행성의 발견은 행성계의 초기 진화, 행성-행성 상호 작용, 항성-행성 상호 작용의 역학에 대한 중요한 단서를 제공하며 행성 형성에 대한 이론적 연구에 큰 의미가 있습니다." Jian은 “이번 연구는 고정밀 광도 관측 데이터에서 통과 신호를 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 새로운 연구 방법을 제공하며, 대규모 천문 데이터에서 약한 신호를 탐색하는 데 있어 인공지능의 폭넓은 응용 가능성을 충분히 보여줍니다.”라고 말했습니다.