천문연 포함 국제 공동 연구팀, 은하 간 실 가닥 구조 재현 성공
인공지능이 우리은하 둘러싼 우주 속 암흑물질 지도 그렸다

인공지능(AI)이 그린 우리은하(우리가 속한 은하)를 둘러싼 우주 속 암흑물질 지도가 공개됐다.

한국천문연구원은 홍성욱 박사가 주도한 국제 공동 연구팀이 AI 딥러닝 기술을 이용해 우리은하로부터 1억 광년 내 펼쳐진 암흑물질의 밀도 분포를 예측해 냈다고 27일 밝혔다.

우주 속 암흑물질은 빛과 상호작용하지 않기 때문에 눈에 보이지 않고 중력만으로 존재를 감지할 수 있다.

입자물리학의 표준모형으로 설명되면서 우리 눈에 보이는 우주는 4%에 불과하다.

나머지는 밝혀지지 않은 암흑물질(27%)과 암흑에너지(69%)로 구성돼 있다.

연구팀은 우리은하 주변 '우주 거대 구조'(우주에 분포하는 은하들이 이루는 그물 모양의 거대 구조)를 모사한 시뮬레이션을 활용해 AI 모형을 학습시켰다.

이렇게 학습한 암흑물질 예측 모형은 은하 간 실 가닥(filament), 이른바 '우주망(Cosmic Web)' 구조를 매우 자세하게 재현해 냈다.

인공지능이 우리은하 둘러싼 우주 속 암흑물질 지도 그렸다

학습된 암흑물질 예측 모형의 성능을 확인하기 위해 실제 우리은하 주변 1억 광년 안에 존재하는 은하 정보를 적용한 결과, 우리은하가 포함된 국부은하군(LGG)과 처녀자리 은하단 등 기존에 알려진 은하들을 연결하는 실 가닥 구조가 잘 만들어진 것을 확인했다.

암흑물질 분포는 우주 속 은하가 과거 어떻게 형성됐는지, 미래에는 어떻게 진화할지 등 우주팽창 모형을 설명할 중요한 열쇠가 된다.

인공지능이 우리은하 둘러싼 우주 속 암흑물질 지도 그렸다

홍성욱 박사는 "과거 우주망 지도 연구들은 초기 우주 모형에 대한 가설을 세운 뒤 수십억년 동안 일어난 우주의 진화를 모사하는 방식을 사용했는데, 이는 방대한 계산과 전산 자원을 필요로 해 우리은하 주변 암흑물질 분포까지 상세하게 보기 어려웠다"며 "완전히 새로운 방식의 딥러닝 기술을 이용해 다양한 은하 정보의 확률적 통계 모형을 구축함으로써 암흑 물질 정체를 밝히는 데 기여할 것"이라고 말했다.

이번 연구 결과는 국제 학술지 '천체물리학저널'(The Astrophysical Journal) 전날 자에 실렸다.

/연합뉴스

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