AI를 이용해 천체 관측 데이터를 분석해 짧은 시간에 우주 구조를 시뮬레이션하는 기술이 발표됐다. 이에 따라 기존에는 엄청난 시간 동안 진행해야 했던 우주 연구가 가속화될 것으로 기대되고 있다.
천체 망원경이 수집한 관측 결과에서 우주 구조를 시뮬레이션하는 건 우주에 대한 이해를 깊게 하고 우주 최대 수수께끼 중 하나인 암흑 물질 정체를 해명할 연구에 필수적인 작업이다. 하지만 여기에는 방대한 연산 비용이 필요하기 때문에 지금까지는 시뮬레이션 범위 또는 정확성, 혹은 양쪽 모두가 희생됐다.
카네기멜론대학 연구팀은 적대적 생성 네트워크 GAN을 기반으로 한 기계학습 알고리즘을 고해상도 이미지 데이터에 학습시켜 저해상도 이미지에서 고해상도 이미지 데이터를 정확하게 생성하는 AI를 개발했다. 이렇게 개발한 AI는 저해상도 이미지에서 512배 입자를 포함한 초고해상도 이미지로 생성했다고 한다.
분석에 필요한 시간도 크게 줄었다. 예를 들어 5억 광년 공간에 1억 3,400만 개 입자가 존재하는 모델이라면 기존 시뮬레이션에선 560시간이 걸렸지만 AI는 36분 만에 끝냈다고 한다. 또 입자 수를 1,000배인 1,340억 개로 늘려고 기존 시뮬레이션에선 전용 슈퍼컴퓨터를 이용해도 몇 개월은 걸렸지만 AI는 불과 16시간 만에 끝낼 수 있다고 한다.
연구팀은 이 결과에 대해 우주 시뮬레이션에 소요되는 시간을 단축할 수 있으면 물리학과 천문학에 큰 진보를 불러올 수 있다면서 우주를 시뮬레이션하면 은하와 블랙홀 형성 등 우주의 과거에서 미래에 이르기까지 역사를 모방할 수 있기 때문이라고 밝히고 있다.
이렇게 개발한 AI는 중력이 암흑 물질에 미치는 영향을 예측하는 기술을 사용해 개발했기 때문에 대규모 우주 구조에 대한 시뮬레이션은 잘 하지만 별 탄생과 초신성, 블랙홀 등 우주 전체에서 보면 비교적 작은 현상은 무시한다고 한다. 연구팀은 앞으로 기존 방식과 AI에 의한 시뮬레이션을 병행해 수행하면서 AI 정확도를 높여갈 계획이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.