외계 생명체 탐색을 가속화하는 딥 러닝 기술

by NVIDIA Korea

외계 생명체 탐색을 가속화하는 딥 러닝 기술

여전히 풀리지 않는 수수께끼인 외계인의 존재. 이러한 지구 밖 생명체에 대한 인류의 궁금증은 유사 이래로 계속되어 왔는데요. 어린 시절 누구나 한번쯤은 보았을 ‘E.T’를 비롯한 영화, 서적, 공연 등 다양한 문학작품에서 외계인에 대한 인간의 기대와 두려움을 찾아볼 수 있을 것입니다.

이렇듯 미지의 존재에 대한 인류의 끝없는 호기심은 생명체가 살고 있을 만한 잠재력을 가진 행성을 식별하는 기술을 개발하는 데까지 도달했습니다. 특히 최근에는 런던 대학의 천문학자들이 천체 망원경에서 촬영한 이미지 데이터를 딥 러닝 시스템을 기반으로 분석, 그 속도를 더욱 가속화시켰다고 하네요.

이 런던 대학의 개발팀을 이끄는 인고 왈드만(Ingo Waldmann) 박사는 더 연구할 가치가 있는 행성과 그렇지 않은 행성을 스스로 분류하는 자동화 시스템을 개발하고 있습니다. 왈드만 박사는 이 GPU 가속 딥 러닝 프로그램을 ‘로버트(RobERt)’라고 부르는데요, 바로 외계 행성 인식 로봇(Robotic Exoplanet Recognition)의 약자입니다.

딥 러닝을 이용해 우주의 생명 징후를 탐색하는 방법

로버트는 망원경으로 수집한 데이터를 기반으로 행성의 대기를 통과하는 빛을 분석하여 메탄, 이산화탄소 등의 생물학적 활성을 보여줄 수 있는 가스 흔적을 탐색합니다.

생명체 탐지를 위해 행성의 빛을 분석하는 이유는, 특정 스펙트럼에서 빛을 흡수하고 반사하는 분자의 패턴으로 행성에 생명체 생성에 필요한 가스가 존재하는지 파악할 수 있기 때문입니다. 이러한 각각의 분자가 지닌 서로 다른 빛의 스펙트럼은 마치 ‘지문’과 같다고 볼 수 있죠.

왈드만 박사는 “우리 인간은 이러한 패턴을 발견하고 이를 체계적으로 분류하는 기술을 이미 갖추고 있지만, 그 연산 작업은 방대한 우주의 크기만큼이나 만만치 않습니다. 며칠 혹은 몇 주 걸리는 연산 처리를 단 몇 초 만에 해내는 로버트가 꼭 필요한 이유죠”라고 강조합니다.

왈드만 연구팀은  NVIDIA Tesla K80 GPUs Tesla K40 GPU 가속기를 탑재한 CUDA 파이썬(Python)을 기반으로 85,000 개의 시뮬레이션 된 빛의 파장과 다섯 개의 외계 행성 유형에 대해 심층 신경망을 훈련시켰습니다. 빛의 스펙트럼은 각각 한 종류의 가스에 대한 지문을 가집니다.

케플러-186f 는 생명거주가능 구역 내에서 발견된 첫 번째 암석 행성입니다.
NASA(미 항공우주국) Ames/JPL-Caltech/T. Pyle이 제공한 이미지

먼 행성계에 대한 이해를 돕는 인공지능

현재 연구진은 허블 우주 망원경에서 오는 데이터를 연구하기 위해 로버트를 사용하고 있습니다. 왈드만 박사는 앞으로 십 년 내에 더 강력한 기능의 천체 망원경이 등장하면서 외계 생명체의 탐색은 더욱 가속화 될 것이라고 하는데요. 그 첫 번째 후보가 바로 제임스 웹 우주 망원경입니다. 이 망원경은 우주 최초의 은하를 관찰하도록 설계된 적외선 망원경으로, 2018년에 완성될 예정입니다.

또한 왈드만 박사는 “이러한 관측 기술을 발달이 가져오는 데이터 양의 증가는 어마어마할 것입니다. 로버트와 같은 연산 가속 시스템이 방대한 관측 데이터를 빠르게 분석하고, 외계 생명체의 존재에 한걸음 더 다가가는데 매우 귀중한 역할을 할 것으로 기대되는 이유죠”라고 말했습니다.

그의 궁극적인 목표는 천체 망원경에서 수집되는 데이터를 통해 행성의 가스, 분자, 기후 및 화학 물질의 분석을 제공하는 자동화 시스템을 개발하는 것입니다. 우리 태양계 내에서도 꽁꽁 얼어붙은 해왕성에서부터, 거대한 불덩어리인 목성까지 다양한 행성들이 존재하는데요, 이미 과학자들은 이보다 더 극한의 환경을 지닌 행성계가 많다는 것을 수많은 데이터를 통해 배웠다고 하네요.

우리의 태양계를 넘어…

과학자들은 이런 다양한 행성계의 데이터를 통해 먼 옛날 태양계가 어떻게 형성되었는지도 알 수 있다고 합니다. 각기 다른 행성계의 통계 샘플들과 비교 분석하며 이제까지 잘 이해하지 못했던 태양계 생성 과정을 밝혀낼 수 있는 것이죠.

왈드만 박사에 의하면 인류가 발견한 행성계는 1995년까지 태양계 하나였다고 합니다. 그러나 현재는 2,500개가 넘는 행성계가 우리의 지식 속에 기록돼 있죠. 이를 더 깊이 이해하기 위해서는 은하계의 맥락에서 행성계를 이해해야 하지만, 그 데이터가 기하급수적으로 커지기 때문에 더욱 더 로버트 같은 인공지능 시스템이 필요하다고 그는 말합니다.

로버트와 같은 인공지능 시스템의 등장은 그 동안 인류가 염원해 온 외계 생명체의 발견을 앞당길 수 있을 것으로 기대를 모으고 있는데요. 이처럼 미지의 우주를 밝히는 과학의 발전을, 엔비디아는 오늘도 힘껏 응원하고 있답니다! ^^