SRON 네델란드 우주硏, AI 딥러닝으로 20만개 은하 합병 모델링

두 은하가 합쳐지면 짧은 기간 동안 별 탄생 ‘베이비 붐’이 일어난다.

천문학자들이 20만 개 이상 은하 표본을 사용해 은하 합병이 폭발적인 별 탄생의 원동력임을 확인했다. 과학자들은 은하 합병 연구에서 처음으로 인공지능(AI)을 사용해 이를 밝혔다.

천문학에서 가장 시급한 질문 중 하나는 은하에서 언제 어떻게 별이 형성되는지 이다. 우주는 수천 억 개 은하를 포함하고 있으며 다양한 모양과 형태로 나타난다. 밤 하늘을 올려다 보면우리은하와 함께 솜브레로(Sombrero) 은하, 블랙아이 은하, 월풀(Whirlpool) 은하가 하늘 전체를 가로 질러 뻗어 있다. 각각 은하에는 수천 억 개의 빛나는 별이 있다. 그 별들은 언제 어떻게 우주에 나타났을까?

천체 물리학자들 사이에서 인기 있는 가설은 은하 합병이 별의 폭발적 분출(starburst) 단계, 합병 전체 기간에 걸친 별 탄생이 약 2배 증가한다는 것이다. 합병은 성간(interstellar) 가스에서 충격파를 발생시켜 별 베이비 붐을 일으킨다.

SRON 네델란드 우주연구소(Netherlands Institute for Space Research) 공동연구자 윌리엄 피어슨(William Pearson)과 공동저자 플로리스 반더탁(Floris van der Tak) 등 린규 왕( Lingyu Wang)이 이끄는 천문학자 그룹은 20만 개 이상의 은하를 기록해 이 이론을 확인했다.

그들은 단일 은하에 비해 은하 합병의 경우 최대 2배의 폭발적인 별 탄생을 발견했다.

두 은하 간 합병. Credit: NASA/ESA/Hubble.

ai 심층학습

연구 데이터베이스가 너무 방대하기 때문에 팀은 은하 합병을 식별하도록 스스로 학습하는 심층학습(Deep learning) 알고리즘을 구축했다. 피어슨은 “인공 지능의 장점은 알고리즘이 합병의 정의에서 일관되기 때문에 연구의 재생산성을 개선한다는 것이다. 또한 이는 수십 억 개의 은하계를 이미징 할 다가오는 서베이를 위한 사전 준비다. 그렇다면 필연적으로 AI가 필요하다. ‘은하 동물원(Galaxy Zoo)’와 같은 시민 과학 프로젝트조차도 그 숫자를 처리 할 수 없다’고 말했다.

천문학자들이 은하 합병 연구에서 AI를 사용한 것은 이번이 처음이다. 왕은 “이것은 AI가 우리 분야에서 점점 더 큰 역할을 할 것이라는 점에서 이정표다. 그러나 AI의 힘은 훈련 방법에 달려 있다는 점을 명심해야한다. 은하 합병에 대한 잘못된 정의를 제공하면 제대로 작동하지 않는다”고 설명했다.

*Reference: “Effect of galaxy mergers on star-formation rates” by W. J. Pearson, L. Wang, M. Alpaslan, I. Baldry, M. Bilicki, M. J. I. Brown, M. W. Grootes, B. W. Holwerd, T. D. Kitching, S. Kruk, F. F. S. van der Tak, 21 October 2019, Astronomy & Astrophysics.
DOI: 10.1051/0004-6361/201936337