AI가 사람이 육안으로 일일이 보기 힘든 달 지형을 척척 찾아낸다고 하네요. 향후 우주 연구에 큰 도움이 될 것이란 전망이 나왔습니다.
최근 미국 펜실베니아주립대학(Pennsylvania State University )과 캐나다 토론토대학(University of Toronto) 공동 연구진은 AI를 활용해 지금껏 알려지지 않았던 달 표면의 움푹 패인 큰 구멍 '크레이터(Crater)'들을 찾는데 성공했다고 밝혔습니다.
공동연구진은 달 표면 사진 9만장을 토대로 인공신경망(artificial neural network, ANN)방식을 활용해 AI를 학습시켰는데요. 인공신경망이란 생물의 신경망을 본뜬 기계학습 모델입니다. 뉴런이 자신에게 들어온 전기적 신호에 가중치를 더하고 뺀뒤 다음 뉴런으로 신호를 전송하는 원리를 활용했습니다.
책 <3분 딥러닝>에 따르면 입력값 X가 주어지면 가중치(W)를 곱하고 편향(b)를 더한 뒤 활성화 함수를 거쳐 결과값 y를 만들어내는 것이 인공 신경망의 기본이라고 합니다. 원하는 y값을 만들어내기 위해 W와 b의 값을 변경해가면서 적절한 값을 찾아내는 최적화 과정을 학습(Learning) 또는 훈련(Training)이라고 합니다.
연구진은 수만장의 달 사진으로 지름 5Km이상인 크레이터가 가진 특유의 모양을 학습시켰습니다. 이를 바탕으로 달 위의 크레이터를 찾도록 실험 해본 결과 AI는 무려 6,883개의 크레이터를 찾아냈다고 합니다. 이는 지금까지 인간이 찾아내고 분류해놓은 크레이터 수의 2배가 넘는 숫자라고 하네요.
전통적으로 과학자들은 크레이터를 관찰할 때 단순히 눈으로 확인하는 방식을 사용했다고 합니다. 육안으로만 관찰하기 때문에 한계가 있었는데요. 이번에 만든 AI를 활용하면 크레이터를 발견하고 연구하는 데 좀 더 정확성을 높일 수 있을 것으로 기대된다고 합니다. 추후 달 기지를 건설할 때 후보 지역 선정에도 도움을 받을 수 있을 거라고 하네요.
이 인공지능은 달 위에 있는 산과 능선들을 크레이터와 구별해 내기도 했다는데요. 이 모든 학습 과정이 불과 몇 시간만에 이루어졌다고 합니다. 그러나 최근에 발견된 몇몇 크레이터는 발견을 못하고 그냥 넘어가기도 해 사람이 크로스 체크해야 한다고 연구진은 덧붙였습니다.
이번 연구는 NASA(미국항공우주국)에서 2009년 쏘아올린 달 정찰위성(Lunar Reconnaissance Orbiter)에서 찍어보내온 사진을 이용해 진행됐습니다.
연구를 진행한 실버트(Silburt) 박사는 "우리가 만든 AI 모델을 가지고 지름이 5Km 이하인 작은 크레이터들도 찾을 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔습니다.
