출처 : SONOW
옥스퍼드대 **가상연구보조도구(VRA)**, **1만5천 훈련예시**로 **표준 노트북** 실행 가능
옥스퍼드 대학교 연구진이 인공지능(AI) 기반 도구를 개발하여, 초신성을 탐색할 때 천문학자들의 업무량을 85퍼센트까지 줄이는 데 성공했다. 초신성은 거대한 별이 죽을 때 발생하는 강력한 폭발이다. 이 '가상 연구 보조 도구(Virtual Research Assistant, VRA)'는 수천 건의 데이터 알림을 효과적으로 필터링하여 실제 신호를 식별하고, 과학자들이 더 고차원의 연구 과제에 집중할 수 있도록 도와준다.
《천체물리학 저널(The Astrophysical Journal)》에 발표된 이번 혁신은 현대 천문학에서 중대한 병목 현상을 해결했다. 옥스퍼드 물리학과의 에로이즈 스테반스(Héloïse Stevance) 박사가 이 연구를 이끌었으며, 해당 AI가 단 15,000개의 훈련 예시만으로 표준 노트북에서도 실행 가능하다는 사실을 입증했다.
**ATLAS 망원경** 매일 **수백만건 경보** 중 **200-400건만** 수동 검증 필요
이 과제는 NASA가 지원하는 다섯 대의 망원경 네트워크인 ATLAS(소행성 지구 충돌 최후 경보 시스템)에서 비롯되었다. ATLAS는 24~48시간마다 전 가시 하늘을 스캔한다. 원래는 소행성 탐지용으로 설계되었지만, 옥스퍼드는 ATLAS 데이터를 처리하여 외은하 폭발을 탐색한다.
이 시스템은 매일 밤 수백만 건의 잠재적 경보를 생성하며, 대부분은 기기 오류나 이미 알려진 천체에서 발생한 잡음이다. 표준 필터링 후에도 연구진은 매일 200~400건의 후보 신호를 수작업으로 검증해야 한다. VRA가 도입되기 전까지 이 수동 검증 과정에 매일 수 시간이 소요되었다. 이 신호들 중 실제로 초신성이나 외은하 천이 현상 등 흥미로운 현상으로 판명되는 것은 극소수에 불과하다.
"놀라운 점은 얼마나 적은 데이터로 이뤄냈는가입니다." 스테반스 박사는 "이것은 전문가의 지도가 있으면, AI가 거대한 데이터셋이나 대규모 연산 장비 없이도 천문학적 발견을 변화시킬 수 있다는 것을 보여줍니다"라고 설명했다.
**슈퍼컴퓨터 불필요** 결정트리 알고리즘으로 **99.9% 정확도**, **0.08% 누락률** 달성
슈퍼컴퓨터를 필요로 하는 데이터 집약적인 딥러닝 방식과 달리, VRA는 선택된 데이터 특성에서 패턴을 찾아내는 결정 트리 기반 알고리즘을 사용한다. 이러한 접근법은 과학자들이 자신들의 전문 지식을 모델에 직접 투입할 수 있게 하여, 알고리즘이 실제 천체물리학적 사건을 나타내는 주요 특성에 초점을 맞추도록 유도한다.
이 시스템은 망원경이 하늘의 특정 구역을 반복 관측할 때마다 평가를 지속적으로 갱신하고, 여러 밤에 걸쳐 신호를 자동으로 다시 점수화한다. 가장 유망한 후보만이 최종 검토를 위해 인간 천문학자에게 전달된다. 작동 첫 해에 VRA는 3만 건이 넘는 경보를 걸러냈으며, 실제 초신성 신호의 0.08% 미만만을 놓쳤다. 또한 전체 진짜 초신성 후보의 99.9% 이상을 보존하면서도 85%의 업무량 감소를 달성했다.
**2024년 12월** 남아공 **레세디 망원경** 연결로 **자동 추적관측** 시작
2024년 12월 이후로 VRA는 남아프리카의 레세디 망원경과 연결되어 유망한 신호에 대한 인간의 검토 이전에 자동 추적 관측이 가능해졌다. 이 통합으로 이미 새로운 초신성 발견이 확인되었다.
연구의 공동 저자인 Stephen Smartt 교수는 이 도구가 초신성 탐지 이상의 넓은 범위에 활용될 수 있음을 강조했다. 그는 "우리는 또한 광학 소스와 감마선, X선, 라디오 주파수 및 가능하다면 중력파에서 방출되는 신호를 더 효율적으로 연결할 수 있을 것입니다"라고 말했다.
**2026년 베라 루빈 천문대** 대비, **매일 1천만건 알림** 처리 시스템 개발 중
VRA의 개발은 베라 루빈 천문대의 우주와 시간의 유산 조사(LSST)가 2026년 초에 운영을 시작할 예정인 것에 앞서 이루어졌다. 이 차세대 시설은 남반구 하늘을 10년 동안 며칠마다 한 번씩 조사해 500페타바이트 이상의 데이터를 생성하고, 매일 밤 최대 1,000만 건의 알림을 만들어낼 수 있다.
Stevance는 현재 영국과 유럽의 LSST 데이터 처리 센터를 위한 가상 연구 보조 도구를 개발 중이며, 초신성이 언제 어디서 폭발할지 예측할 수 있는 시스템까지 목표로 하고 있다. 그녀는 "천문학에서 새로운 지식은 데이터로부터 추출되는데, LSST는 혁명적이 될 것입니다. 첫해에만 모든 과거의 조사보다 더 많은 데이터를 수집할 것입니다"라고 밝혔다. 이 연구는 Eric and Wendy Schmidt AI in Science 박사후 펠로우십 프로그램의 지원을 받았다.