인공지능(AI)을 이용하여 천체 관측데이터를 분석하여 매우 짧은 시간에 우주의 구조를 시뮬레이션하는 기술이 발표되었습니다. 이에 따라 기존에는 엄청난 시간을 들여 진행해야만 했던 우주에 대한 연구가 가속화될 것으로 기대됩니다.
AI-assisted superresolution cosmological simulations | PNAS
https://www.pnas.org/content/118/19/e2022038118
AI-assisted superresolution cosmological simulations
Cosmological simulations are indispensable for understanding our Universe, from the creation of the cosmic web to the formation of galaxies and their central black holes. This vast dynamic range incurs large computational costs, demanding sacrifice of eith
www.pnas.org
Machine Learning Accelerates Cosmological Simulations - NSF AI Planning Institute for Data-Driven Discovery in Physics - Carnegie Mellon University
https://www.cmu.edu/ai-physics-institute/news/2021-05-05_supersims.html
New application of AI just removed one of the biggest roadblocks in astrophysics -- ScienceDaily
https://www.sciencedaily.com/releases/2021/05/210504191602.htm
New application of AI just removed one of the biggest roadblocks in astrophysics
Using neural networks, researchers simulated vast, complex universes in a fraction of the time it takes with conventional methods.
www.sciencedaily.com
천체망원경이 수집한 관측결과에서 우주의 구조를 시뮬레이션하는 것은 우주의 이해를 깊게 하고, 우주 최대의 수수께끼의 하나인 암흑물질의 정체를 규명할 연구에 필수적인 작업입니다. 그러나 여기에는 방대한 연산비용이 필요하기 때문에 지금까지는 시뮬레이션 범위 또는 정확성 혹은 그 양쪽 모두를 희생해왔습니다.
그래서 미국 카네기멜론대학의 물리학 교수인 Tiziana Di Matteo 씨 연구팀은 적대적 생성 네트워크(GAN)를 기반으로 한 기계학습 알고리즘을 고해상도의 이미지 데이터로 학습시켜 낮은 해상도의 이미지에서 고해상도 이미지 데이터를 정확하게 생성하는 AI를 개발했습니다.
이렇게 개발된 AI는 저해상도 이미지(왼쪽)와 비교해 512배의 입자를 포함하는 초고해상도의 이미지(오른쪽)를 생성할 수 있다고 합니다.
또한 분석에 필요한 시간도 크게 단축되었습니다. 예를 들어, 약 5억 광년의 공간에 1억 3400만 개의 입자가 존재하는 모델의 경우, 기존 시뮬레이션에서는 560시간 걸렸지만, AI는 단 36분만에 완료시킨다는 것. 또한 입자의 수를 1000배인 1340억 개로 늘린 경우에도 기존의 시뮬레이션 방법은 전용 슈퍼컴퓨터를 사용해도 수개월은 걸리지만, AI는 불과 16시간 만에 끝낼 수 있다고 연구팀은 말합니다.
Di Matteo 씨는 이 결과에 대해 "우주의 시뮬레이션에 소요되는 시간을 단축할 수 있다면, 물리학 및 천문학에 큰 진보가 될 수 있습니다. 우주를 시뮬레이션하면 은하와 블랙홀의 형성 등 우주의 과거에서 미래에 이르기까지의 역사를 모방할 수 있기 때문입니다"라고 기대를 나타냅니다.
논문의 대표저자인 미국 · 아이언연구소의 Yin Li 씨는 "2년 동안 잘되지 않아 한계를 느끼고 있었습니다만, 갑자기 순조롭게 진행되어 기대한 결과를 얻을 수 있게 되었습니다. AI가 생성한 것과 실제 이미지를 비교해도 어느 쪽이 진짜인지 확실히 알 사람은 없습니다"라고 말합니다.
이번에 개발된 AI는 중력이 암흑물질에 미치는 영향을 예측하는 기술을 사용하여 개발되었기 때문에, 우주의 대규모 구조에 대한 시뮬레이션은 능숙하지만, 별의 탄생과 초신성, 블랙홀 등 우주 전체에서 보면 비교적 작은 현상은 무시되어 버린다고 합니다. 연구팀은 앞으로 기존 방식과 AI에 의한 시뮬레이션을 병행하여 수행하고 AI의 정확성을 향상시켜 나갈 계획이라고 합니다.
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