천문학자와 데이터 과학자, Google 컴퓨팅 지원을 통해 27,500개의 새로운 지구 근처 소행성 발견
자카르타 - Google의 컴퓨팅 성능을 활용하여 천문학자와 데이터 과학자가 27,500개의 새로운 소행성을 발견했습니다. 그들 중 일부는 심지어 지구와 매우 가깝습니다.
소행성 추적 소프트웨어 개발을 도운 하버드 천체물리학자 매튜 홀먼(Matthew Holman)에 따르면 이들의 협력은 '행성 방어'에 필요한 '태양계의 종합 지도' 개발을 가속화하는 것을 목표로 하고 있다.
미국 국립광적외선천문학연구소(NOIRLab) 기록 보관소의 412,000개 적외선 이미지에 기록된 거의 17억 개의 빛 지점이 이 프로젝트의 '킬러' 소행성 추적 알고리즘으로 스캔되었습니다.
프로젝트를 이끌었던 전 NASA 우주비행사는 “이것은 매우 중요하다”고 말했다. "이것이 소행성 충돌로부터 지구를 보호하는 열쇠입니다. 모든 것이 어디에 있는지 아는 것입니다."
2002년부터 은퇴한 전직 NASA 우주비행사인 Dr. Ed Lu는 비영리 단체인 B612의 전무 이사를 역임했으며 현재는 이 그룹의 Asteroid Institute를 이끌고 있습니다.
“현재 우리는 지구상에서 가장 큰 소행성을 발견한 사람들 중 하나입니다.”라고 Dr. 루. 그는 또한 그의 팀이 수만 개의 새로운 소행성을 식별한 것에 대해 설명했습니다.
“그러나 이것을 흥미롭게 만드는 것은 우리에게는 망원경이 없다는 것입니다. 우리는 망원경을 작동하지 않습니다. 하지만 우리는 데이터 과학의 관점에서 이를 수행합니다.”라고 그는 말했습니다.
Tracklet-less Heliocentric Orbit Recovery(THOR)로 알려진 Asteroid Institute B612 알고리즘은 NOIRLab의 천문 이미지 아카이브를 조사하여 반사된 빛의 어느 지점이 실제로 소행성 근처에 있는지 구별합니다.
THOR는 때때로 서로 다른 밤에 두 개의 서로 다른 망원경을 통해 촬영된 단 두 개의 이미지의 증거를 기반으로 빛의 지점이 실제로 우리 태양계를 공전하는 단일 소행성인지 여부를 계산할 수 있었습니다.
"흥미로운 점은 천문학적 발견을 위해 망원경의 일반적인 광자 외에도 데이터 센터의 전자를 사용한다는 것입니다."라고 Dr. 루.
THOR 알고리즘은 워싱턴 대학의 DiRAC 연구소와 협력하여 B612 Asteroid Institute에서 설계되었습니다.
과거에 서로 다른 망원경 이미지에서 실행 가능한 소행성 후보를 식별하는 데 필요한 원시 컴퓨팅 성능으로 인해 최근에도 이 프로세스가 거의 불가능해졌을 것입니다.
하지만 Google Cloud의 분산 컴퓨팅 네트워크를 통해 THOR는 약 5주 만에 27,500개의 새로운 '높은 신뢰도' 소행성 발견 후보를 식별할 수 있었습니다.
Google Cloud 최고 기술 책임자 사무실의 기술 이사인 마시모 마스카로(Massimo Mascaro)는 "이것은 가능한 것의 예입니다."라고 말했습니다.
비영리 단체 B612의 언론 성명에 따르면, Google Cloud와의 협력을 통해 THOR는 궁극적으로 소행성이나 기타 우주 물체로 판명될 수 있는 하늘의 신비인 다양한 천문 조사 및 장비를 통해 54억 건의 관측 작업을 수행하게 될 것입니다.
소행성 연구소(Asteroid Institute)는 THOR 알고리즘에서 처음 보고된 바와 같이 잠재적인 소행성 후보의 확인 및 검증을 자동화하기 위한 노력의 일환으로 Google의 인공 지능 기술의 사용 가능성도 모색하고 있다고 발표했습니다.
과거에는 이러한 후보에 대한 초기 검증이 고등학생, 학부생, 대학원 연구원, 과학자 및 전문 천문학자로 구성된 자원 봉사 그룹에 맡겨졌습니다.
그러나 인공지능을 활용한 프로젝트 확장이 성공한다면 Dr. Lu는 시간이 많이 걸리는 인간 검증 작업의 이러한 감소는 연구소가 현재 칠레에서 건설 중인 Vera C. Rubin 천문대에서 곧 제공될 데이터와 같이 훨씬 더 광범위하고 광범위한 천문 데이터 세트에 THOR 프로세스를 적용하는 데 도움이 될 것이라고 말했습니다.
“이것은 큰 변화입니다.”라고 Dr. Dr.는 말했습니다. 루.