AI 외계 행성 탐색의 예상치 못한 수학 밝혀내다

실제 천문 관측에 대해 훈련된 인공 지능(AI) 알고리즘은 이제 새로운 폭발하는 별을 찾고, 새로운 유형의 은하를 식별하고, 거대한 별의 병합을 감지하기 위해 방대한 양의 데이터를 분류하는 데 천문학자를 능가하여 세계에서 가장 오래된 별의 새로운 발견 속도를 가속화합니다. 

그러나 기계 학습이라고도 하는 AI는 더 깊은 것을 드러낼 수 있다고 천문학자들이 발견했습니다. 일반 상대성 이론에서 비롯된 복잡한 수학에 숨겨진 예상치 못한 연결, 특히 그 이론이 다른 항성 주변의 새로운 행성 을 찾는 데 어떻게 적용되는지에 관한 것입니다.

 

중력 마이크로 렌즈

이번 주 네이처 천문학( Nature Astronomy ) 저널에 실린 논문에서 연구원들은 이러한 행성 시스템이 배경 별 앞을 지나갈 때 외계 행성을 더 빨리 감지하고 잠시 밝게 하기 위해 개발된 AI 알고리즘( 중력 마이크로 렌즈라고 하는 프로세스)이다음과 같은 사실을 밝혔습니다. 이러한 관찰을 설명하는 데 사용되는 수십 년 된 이론은 비참할 정도로 불완전합니다.

 

1936년 알베르트 아인슈타인은 자신의 새로운 일반 상대성 이론을 사용하여 멀리 있는 별의 빛 이 전경 별의 중력에 의해 어떻게 휘어질 수 있는지 보여주었습니다. 빛을 비추거나 왜곡하여 고리로 만들어 현재는 아인슈타인 고리라고 합니다. 이것은 핸드 렌즈가 태양의 빛을 집중시키고 강화하는 방식과 유사합니다.

 

그러나 전경 물체가 행성이 있는 별인 경우 시간 경과에 따른 밝기(광도 곡선)는 더 복잡합니다. 게다가, 주어진 광도 곡선을 똑같이 잘 설명할 수 있는 여러 행성 궤도가 종종 있습니다. 소위 축퇴 현상이라고 합니다. 그것이 바로 인간이 수학을 단순화하고 더 큰 그림을 놓친 부분입니다.

 

그러나 AI 알고리즘은 망원경이 마이크로 렌즈 동안 감지하는 것을 해석하는 데 있어 두 가지 주요 유형의 퇴화를 통합하는 수학적 방법을 지적했으며, 두 "이론"이 연구자들이 인정하는 더 넓은 이론의 정말 특별한 경우임을 보여줍니다..

조슈아 블룸(Joshua Bloom)은 작년 블로그 포스트에서 "우리가 이전에 개발한 기계 학습 추론 알고리즘은 두 개의 거대한 물체에 의한 빛의 굽힘의 일반 상대론적 효과를 지배하는 방정식에 대해 새롭고 근본적인 것을 발견하게 했습니다."라고 썼습니다. 사전 인쇄 서버인 arXiv. Bloom은 UC 버클리 천문학교수이자 학과장입니다.

 

그는 UC 버클리 대학원생인 Keming Zhang의 발견을 Google의 AI 팀인 DeepMind가 최근 두 가지 다른 수학 영역 사이에 만든 연결과 비교했습니다. 종합하면, 이러한 예는 AI 시스템이 인간이 놓치는 근본적인 연관성을 드러낼 수 있음을 보여줍니다.

 

블룸은 "나는 이것이 AI가 수학과 천문학에 대한 새로운 이론적 통찰력을 직접 산출하는 데 사용된 최초는 아니더라도 최초 중 하나라고 주장한다"라고 말했다. "스티브 잡스가 컴퓨터가 마음의 자전거가 될 수 있다고 제안한 것처럼 우리는 과학자들을 위한 지적 로켓 우주선 역할을 할 AI 프레임워크를 찾고 있었습니다."

공저자인 오하이오 주립 대학의 천문학교수이자 외계행성을 발견하기 위해 중력 마이크로 렌즈를 사용한 선구자 중 한 명인 Scott Gaudi는 "이것은 AI와 머신 러닝의 이정표"라고 강조했습니다. "Keming의 기계 학습 알고리즘은 수십 년 동안 데이터로 고심하는 현장 전문가들이 놓쳤던 이 퇴화를 발견했습니다. 이것은 기계 학습의 도움을 받을 때 연구가 앞으로 어떻게 진행될 것인지를 암시합니다. 이는 정말 흥미진진합니다."

 

마이크로 렌즈로 외계행성 발견

우리 은하의 별 주변에서 5,000개 이상의 외행성 또는 외계 행성이 발견되었지만 실제로 망원경을 통해 본 적은 거의 없으며 너무 어둡습니다. 대부분은 호스트 별의 움직임에서 도플러 흔들림을 생성하거나 NASA의 케플러 임무의 초점이었던 통과인 앞을 지나갈 때 호스트 별의 빛을 약간 어둡게 하기 때문에 감지되었습니다. 세 번째 기술인 마이크 로렌 징(microlensing)에 의해 100개 이상의 몇 개만이 발견되었습니다.

 

2027년까지 발사될 예정인 NASA의 Nancy Grace Roman Space Telescope의 주요 목표 중 하나는 마이크로 렌즈를 통해 수천 개의 외계행성을 더 발견하는 것입니다. 이 기술은 우리 태양계의 목성이나 토성과 같은 거리에서 별에서 멀리 떨어져 있는 지구 크기를 포함한 저질량 행성을 감지할 수 있다는 점에서 도플러 및 통과 기술에 비해 장점이 있습니다.

Bloom, Zhang 및 동료들은 2년 전 마이크로렌즈 데이터를 더 빠르게 분석하여 이러한 행성계의 항성 및 행성 질량과 행성이 항성에서 공전하는 거리를 결정하는 AI 알고리즘을 개발하기 시작했습니다. 이러한 알고리즘은 외행성 시스템에 의해 발생하는 1% 이하를 찾기 위해 로마 망원경이 감지할 가능성이 있는 수십만 가지 이벤트의 분석 속도를 높일 것입니다.

 

그러나 천문학자들이 직면하는 한 가지 문제는 관측된 신호가 모호할 수 있다는 것입니다. 외로운 전경의 별이 배경 별 앞을 지날 때 배경 별의 밝기는 부드럽게 최고점까지 상승한 다음 원래 밝기로 대칭적으로 떨어집니다. 수학적으로나 관찰적으로 이해하기 쉽습니다.

 

그러나 전경 별에 행성이 있으면 행성은 별에 의해 발생하는 피크 내에서 별도의 밝기 피크를 만듭니다. 신호를 생성한 외계 행성의 궤도 구성을 재구성하려고 할 때 일반 상대성 이론은 종종 두 개 이상의 소위 축퇴 설루션을 허용하며 이 모두가 관찰을 설명할 수 있습니다.

 

지금까지 천문학자들은 일반적으로 단순하고 인위적으로 구별되는 방식으로 이러한 퇴화를 처리했다고 가우디가 말했습니다. 멀리 떨어진 별빛이 별 가까이로 지나가면 관측 결과는 행성의 넓은 궤도 또는 가까운 궤도로 해석될 수 있습니다. 천문학자들은 종종 다른 데이터로 모호성을 해결할 수 있습니다. 두 번째 유형의 축퇴는 배경 별빛이 행성에 가까이 지나갈 때 발생합니다. 그러나 이 경우 행성 궤도에 대한 두 가지 다른 설루션은 일반적으로 약간만 다릅니다.

 

가우디에 따르면 2차 중력 미세렌즈의 이러한 두 가지 단순화는 일반적으로 실제 질량과 궤도 거리를 결정하는 데 충분합니다. 실제로 작년에 발표된 논문에서 Zhang, Bloom, Gaudi 및 UC Berkeley의 두 공동 저자인 천문학교수 Jessica Lu와 대학원생 Casey Lam은 이러한 해석에 대한 지식에 전혀 의존하지 않는 새로운 AI 알고리즘을 설명했습니다..이 알고리즘은 마이크로 렌즈 관찰 분석을 크게 가속화하여 며칠이 아닌 밀리초 내에 결과를 제공하고 컴퓨터 크런칭을 크게 줄입니다.

 

그런 다음 Zhang은 별과 외계 행성의 수백 가지 가능한 궤도 구성에서 마이크로렌즈 광 곡선에 대한 새로운 AI 알고리즘을 테스트하고 특이한 점을 발견했습니다. 두 가지 해석이 설명하지 못한 다른 모호성이 있었습니다. 그는 마이크 로렌 징에 대해 일반적으로 사용되는 해석은 사실 마이크로렌징 이벤트에서 다양한 모호성을 설명하는 광범위한 이론의 특별한 경우일 뿐이라고 결론지었습니다.

 

Zhang은 "이전의 두 축퇴 이론은 배경 별이 전경 별이나 전경 행성에 가까이 지나가는 것처럼 보이는 경우를 다루고 있습니다."라고 말했습니다. "AI 알고리즘은 이 두 가지 경우뿐만 아니라 별이 별이나 행성에 가까이 가지 않고 이전 이론으로 설명할 수 없는 상황에서 수백 가지 예를 보여주었습니다. 이것이 우리가 새로운 이론을 제안하는 핵심이었습니다. 통일 이론."

 

가우디는 처음에는 회의적이었지만 장(Zhang)이 이전의 두 이론이 관찰에 맞지 않고 새로운 이론이 맞는 사례를 많이 내놓은 후에 돌아왔습니다. Zhang은 실제로 마이크로 렌즈를 통한 외계행성의 발견을 보고한 24개의 이전 논문에서 데이터를 살펴보았고 모든 경우에 새로운 이론이 이전 이론보다 데이터에 더 잘 맞는다는 것을 발견했습니다.

 

가우디는 "사람들은 실제로 이 새로운 퇴화를 보여주는 이러한 마이크로렌즈 현상을 보고 있었지만 깨닫지 못했다"라고 말했다. "실제로는 놓칠 수 없게 된 수천 개의 이벤트를 보는 기계 학습이었습니다."

 

Zhang과 Gaudi는 일반 상대성 이론에 기반한 새로운 수학을 엄격하게 설명하고 하나 이상의 외계 행성이 별을 공전하는 마이크로 렌즈 상황에서 이론을 탐구하는새로운 논문을 제출했습니다.

 

새로운 이론은 기술적으로 마이크로 렌즈 관찰에 대한 해석을 더 모호하게 만듭니다. 관찰을 설명하기 위한 더 퇴화된 설루션이 있기 때문입니다. 그러나 이론은 또한 지구와 로마 우주 망원경의 궤도와 같은 두 가지 관점에서 동일한 미세 렌즈 현상을 관찰하면 올바른 궤도와 질량에 더 쉽게 정착할 수 있음을 분명히 보여줍니다. 그것이 천문학자들이 현재 계획하고 있는 일이라고 가우디가 말했다.

 

블룸은 "AI는 새로운 관점에서 렌즈 방정식을 살펴보고 그것의 수학에 대해 정말 깊은 것을 밝혀내는 방법을 제안했다"라고 말했다. "AI는 우리 도구 상자에 있는 이런 종류의 무딘 도구가 아니라 실제로 매우 영리한 것으로 떠오르고 있습니다. Keming과 같은 전문가와 함께 두 사람은 매우 기본적인 작업을 수행할 수 있었습니다."