중력 렌즈 분석에 뉴럴네트워크를 도입, 작업은 종래 1000만배 고속화!

중력 렌즈 분석에 뉴럴네트워크를 도입, 작업은 종래 1000만배 고속화!

아메리카 합중국 에너지성 소유의 SLAC국립가속기연구소와 스탠포드 대학교 연구자가, 세계에서 처음으로 뉴럴네트워크를 채용한 중력 렌즈의 비뚤어짐 분석법을 공개하고, 종래의 방법보다도 1000만배도 고속으로 분석을 실시할 수 있는 것을 내보였습니다.

SLAC국립가속기연구소와 스탠포드 대학교 공동 연구 기관인 Kavli Particle Astrophysics and Cosmology (KIPAC) 연구팀이, 중력 렌즈 이미지를 해석하기 위해서 뉴럴네트워크를 사용하는 방법을 발표했습니다. 항성이나 은하가 발하는 빛은, 지구와 사이에 존재하는 무수한 천체나 은하단의 중력에 의해 구부릴 수 있어, 밝게 보이거나 궁상에 변형하거나, 링 장으로 보이거나 합니다. 이 비뚤어짐을 일으키는 현상이 중력 렌즈로, 이것을 분석하는 것으로 우주공간에 있어서의 질량분포나, 시간 경과와 함께 질량분포가 어떻게 변화되고 있는 것일지를 알 수 있습니다. 또, 중력 렌즈의 분석은, 우주전체 물질 85%를 차지한다라고 말해지는 암흑물질이나, 우주 확장을 가속화되고 있다라고 말해지는 다크 에너지의 해명에도 연결되면 생각되고 있습니다.

중력 렌즈의 비뚤어짐 분석은, 수학적 렌즈 모델을 채용한 computer simulation과 비교하면 하는 프로세스로 행하여지고 있어, 지금까지는 1장 이미지를 분석하는데도 몇주일에서 몇개월 걸립니다. 그것에 대하고, KIPAC이 만들어 낸 뉴럴네트워크를 채용한 분석 방법에서는, 불과 몇초로 이미지 분석이 가능하게 됩니다. 연구에서는 실제로 NASA의 허블 우주망원경이 촬영한 이미지와 시뮬레이트를 이용해서 분석 정밀도의 검증도 하고 있어, 종래의 방법과 손색 없는 분석 결과를 내놓을 수 있는 것이 밝혀지고 있습니다.

뉴럴네트워크를 학습시키기 위해서, KIPAC의 연구자들은 1일로 약50만장의 중력 렌즈 시뮬레이트 이미지를 채용한 모양. 그 결과, 뉴럴네트워크는 종래의 분석 방법에 필적하는 정밀도로 새로운 중력 렌즈 이미지를 즉석에서 분석 가능하게 되었다고 합니다.

이하 이미지는 NASA의 허블 우주망원경이 촬영한 중력 렌즈 이미지

「우리들이 테스트한 뉴럴네트워크 (3개의 일반공개되고 있는 뉴럴네트와 우리들이 자기 자신으로 제작한 것)은, 『각중력 렌즈가 어떤 질량분포를 가지고 있는 것인가?』 및 『배후에 넓어지는 우주를 얼마나 확대하고 있는 것인가?』라고 한 특성을 단정할 수 있었습니다」라고 이야기하는 것은, 연구논문의 제1저자인 Yashar Hezaveh씨. 또, 이번 논문으로 발표된 뉴럴네트워크를 사용하는 방법은, 「지금까지 천문물리학계로 존재한, 『이미지가 중력 렌즈를 포함할지 포함하지 않을지를 판단하기 위해서 뉴럴네트워크를 사용하는 것』을 훨씬 넘고 있다」라고 함께 이야기 하고 있습니다.

현재, SLAC국립가속기연구소는 「LSST」 건설에 종사하고 있어, 이것은 3.2기가픽셀 카메라를 사용해서 지금까지 이상에 많은 중력 렌즈를 발견하는 것에 도움이 된다고 추측되고 있습니다. 「전통적인 방법으로 이 데이터를 분석하기 위해서는, 분명히 인원이 충분하지 않습니다. 뉴럴네트워크는 흥미 깊은 물체를 특정해서 신속히 분석하는데도 도움이 됩니다. 이것은 우리들이 우주에 대해서 생각하기 위한 시간을 줄 것입니다」라고 이야기하는 것은, 논문 공저자의 한명인 Perreault Levasseur씨.

게다가, KIPAC의 과학자이며 논문의 공저자이기도 한 Phil Marshall씨는「뉴럴네트워크가 자신으로 무엇을 찾을지를 배우는 것입니다. 이것은 작은 어린이가 물건을 인식하는 것을 배우는 과정에 필적합니다. 왜냐하면, 사람은 어린이에게 개가 어떤 것인가를 가르칠 때, 그 상세를 정확하게 전하는 것이 아니고, 실물의 사진을 보여서 기억시키기 때문입니다」라고 이야기합니다. 게다가, Hezaveh씨는 「사진에서 개의 사진을 모을뿐만 아니라, 개의 체중, 신장, 연령 등 정보도 알립니다」라고, 뉴럴네트워크가 뛰어난 점을 어필하고 있습니다.

한편, 연구 안에서 KIPAC의 과학자들은 스탠포드·리서치·컴퓨팅 센터의 Sherlock Cluster에서 뉴럴네트워크 테스트를 실시했다고 합니다만, PC나 휴대전화상에서도 계산을 할 수는 있었다고 합니다. 실제로, 연구팀이 테스트한 뉴럴네트워크의 하나는, iPhone상에서 동작하게 설계되고 있습니다.

이번 연구 결과와 같이, 뉴럴네트워크가 천체물리학이나 다른 분야에 있어서 데이터 처리 및 해석에 유용한 것은 명확해서, 응용이 진행함에 따라서 지금까지 인간의 손것만으로는 풀어 밝힐 수 없었던 다양한 발견이 찾게 되는 것일지도 모르겠습니다.