| ▲ 크리스 샬루 구글 AI 선임연구원이 31일 오전 서울 강남구 오피스에서 열린 AI 포럼에서 화상 강연으로 외계행성 발견 성과를 설명하고 있다. [사진=구글코리아] |
구글이 머신러닝을 활용해 생명체가 살 수 있는 행성을 찾겠다고 밝혔다.
머신러닝은 분석기법을 일일이 프로그래밍 하지 않아도 기계 스스로 해결방법을 찾는 기술이다. 정보를 입력하면 기계가 알아서 분석하기 때문에 방대한 데이터를 처리하는데 유용하다.
구글은 관측 데이터를 효과적으로 분석해 새로운 외계행성을 찾는 등 우주 연구 분야에서 진전을 이뤘다. 기존 구글 사업과 인류 난제 등 광범위한 분야에서 머신러닝으로 성과를 이어갈 계획이다.
구글코리아는 31일 오전 서울 강남구 오피스에서 혁신과 천체의 발견을 주제로 인공지능(AI) 포럼을 열었다. 크리스 샬루 구글 AI 선임 연구원이 화상 강연으로 머신러닝을 통한 외계행성 발견 성과를 소개했다.
샬루 연구원은 전체 업무의 20%를 원하는 분야를 자유롭게 연구하는데 쓰도록 한 구글의 '20% 프로젝트'를 통해 외계행성 관측에 나섰다. 그는 텍사스대학교 오스틴캠퍼스 연구팀과 손 잡고 머신러닝을 외계행성 관측 데이터 분석에 활용했다.
기존에 천체 물리학자는 외계행성 관측 데이터를 직접 분석하거나 소프트웨어로 처리했다. 하지만 케플러 망원경으로 수집한 데이터만 140억개에 달해 분석에 어려움을 겪었다.
반면 구글은 효과적인 분석을 위해 머신러닝을 적용했다. 구글은 미국항공우주국(NASA)의 케플러 망원경으로 데이터를 수집한 후 자사 머신러닝인 텐서플로우로 행성과 행성이 아닌 것을 판별했다. 행성으로 인해 생긴 패턴과 다른 물체로 생긴 패턴을 구별하는 방식이다.
분석 결과 케플러90i와 케플러80g라는 두 개의 행성을 새로 발견했다. 이중 케플러 90i는 항성(스스로 빛을 내는 별) 케플러90을 공전하는 8번째 행성으로 드러났다. 표면 온도가 426°C로 지나치게 높아 사람이 살기엔 적합하지 않았다.
샬루 연구원은 "생명체가 살 수 있을 정도로 적절한 온도인 행성을 추후 발견할 것"이라며 "행성의 화학적 구조까지 들여다볼 수 있는 망원경을 활용하면 추가로 연구할 수 있다"고 설명했다. 그는 "나사뿐만 아니라 다른 우주 항공기관과도 미션을 수행하도록 계획 중"이라고 덧붙였다.
구글은 다양한 분야에 머신러닝을 적용하고 있다. 인물을 배경과 구별해 뚜렷이 부각하는 구글 포토, 이메일 답장에 쓸 문장을 객관식으로 제시하는 G메일, 동영상의 음성을 인식해 자막을 입히는 오토 캡션, 음성 인식 비서인 구글 어시스턴트에 활용 중이다.
인류 난제를 해결하는데도 머신러닝을 쓴다. 유방암과 당뇨성 망막병증 치료, 클라우드 데이터센터의 쿨링 시스템 등이다. 외계행성 발견도 이 같은 난제 해결의 연속선상에 있으며 지속적으로 연구한다는 계획이다.
