AI를 활용한 우주 조건 정밀 계산, 새로운 과학 연구에서 밝혀지다.

Seoul천문학자들은 우주를 정의하는 핵심 요소를 정확하게 측정하기 위해 인공지능을 활용하는 새로운 방법을 개발했습니다. 플랫아이언 연구소와 그들의 파트너들이 수행한 이 연구는 인공지능을 사용하여 은하가 어떻게 분포되어 있는지를 통해 숨겨진 정보를 찾아냅니다. 이 새로운 방법은 이전의 방법들보다 이 요소들을 훨씬 더 정확하게 측정할 수 있습니다.

우주의 기본적인 특징을 설명하는 여섯 가지 주요 우주론적 매개변수는 다음과 같습니다:

• 일반 물질의 양
• 암흑 물질의 양
• 암흑 에너지의 양
• 빅뱅 이후 초기 우주의 불투명성 등을 포함한 조건
• 우주에서 질량이 고르게 분포되어 있는지, 아니면 큰 덩어리로 뭉쳐 있는지 여부

우주론자들은 일반적으로 은하의 대규모 분포를 연구하여 중요한 우주 매개변수를 추정합니다. 그러나 최근의 진행은 소규모 세부사항도 이러한 매개변수에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 데이터를 탐색하기 위해 Flatiron 연구소와 프린스턴 대학교의 연구원들은 ‘은하의 시뮬레이션 기반 추론(SimBIG)’이라는 방법을 개발했습니다. 이들은 소규모 은하 군집과 우주론적 매개 변수 사이의 연결을 이해하기 위해 시뮬레이션된 우주에 대해 훈련된 AI 모델을 활용했습니다.

SimBIG는 이전 방법들보다 훨씬 적은 수의 모의 우주를 필요로 하기 때문에 큰 장점을 가지고 있습니다. Quijote suite로부터 2,000개의 시뮬레이션만으로 AI 모델은 높은 정밀도를 달성했습니다. 이는 시간과 컴퓨터 자원을 상당히 절약해줍니다. 이 모델은 대기 및 망원경에 의한 결함을 포함하여, 실제 은하 탐사 데이터와 유사하게 모의 데이터를 조정함으로써 개선되었습니다.

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AI 모델은 Baryon Oscillation Spectroscopic Survey에서 얻은 실제 은하 데이터를 사용하여 109,636개의 은하를 분석하는 시험을 거쳤습니다. 그 결과, 기존에 약 4배 많은 은하를 사용하는 방법과 비슷한 높은 정확성을 보여주었습니다. 이는 우주에 존재하는 은하의 수가 한정되어 있기 때문에, 이용 가능한 데이터로부터 최대한 많은 정보를 얻는 것이 중요하다는 점에서 매우 중요합니다.

향상된 정확도는 암흑 물질과 암흑 에너지 같은 우주적 사건을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다. 또한, 서로 다른 방법으로 측정할 때 서로 다른 결과를 주는 허블 상수 문제를 해결하는 데 기여할 수 있습니다. 다가오는 천문학 조사 데이터를 SimBIG 방법과 결합하면 이 문제가 해결되고 우주의 팽창에 대한 새로운 세부 사항이 드러날 수 있습니다.

플래티론 연구소의 계산 천체 물리학 센터와 계산 수학 센터, 프린스턴 대학교, 플로리다 대학교, 워털루 대학교, 그리고 제네바 대학교의 전문가들이 이 연구에 협력하고 있습니다. 이는 여러 기관의 공동 노력을 통해 우주론 연구를 발전시키려는 시도를 반영하고 있습니다.