미국 외계지적생명탐사 연구소 SETI 딥러닝 AI가 외계 신호포착

의사시험에 합격한 생성 인공지능이 보도되었다. 외계생명체를 찾는 데도 생성 인공지능의 활약이 크다. 전파망원경이 관측한 방대한 신호 데이터를 딥러닝 인공지능이 분석해 외계 신호로 볼 수 있는 신호를 분류했다.

미국의 민간연구소 외계지적생명탐사(SETI) 연구소의 공동 연구팀은 820개 별에서 발생한 방대한 양의 신호를 수집하고 있다. 모은 신호만 해도 150 테라바이트(TB) 크기의 데이터이다.

이 연구소의 인공지능이 데이터를 분석해 자연적으로 발생하지 않는 것으로 추정되는 신호를 감지하고 분석해 냈다. 지금까지 확인되지 않았던 새로운 신호를 두고 연구팀은 외계생명체 존재 가능성을 제시했다.

연구팀은 세계 유수의 대형 전파망원경의 하나인 그린뱅크전파망원경(GBT)를 사용해 데이터를 확보했다. 소재지는 미국 웨스트버지니아주이고 직경만 해도 100m 규모다. 전파감지도가 매우 높고 감지할 수 있는 주파수 대역이 0.1 ~1.16 기가헤르츠(GHz)이다.

연구결과는 2023년 1월 30일(현지시간) 국제학술지 ‘네이처 천문학’에 게재되었다.

전파망원경이 수집한 데이터는 특별히 개발된 딥러닝 기반 프로그램이 분석한다. 기존 천문학자들이 신호를 분석하는 알고리즘을 학습한 인공지능 프로그램이 의미있는 신호를 선별한다.

인공지능이 우선 300만 개의 주목할 만한 신호를 골라낸다. 이중 지구에서 발생한 간섭에 의해 수신된 신호를 제외하니 2만 개의 신호가 남았다. 정밀한 분석을 통해 최종적으로 신호 8개를 ‘외계 생명체가 생성했을 가능성이 있는 신호’로 분류했다.

연구팀에 의하면 생명체가 생성하는 신호는 몇가지 특징이 있다. 주파수 대역이 범위가 좁아 수 헤르츠에 불과하다. 자연현상에 의해 발생하는 신호는 특성이 대역폭이 크다.

신호를 기록한 그래프에서 일정한 기울기도 보인다. 움직임에 따른 일정한 속도가 발생해서 그렇다. 이는 인간이 만든 전파 간섭에 의한 신호와는 달리 전파망원경이 데이터 수집 작업을 실행할 때만 수집되었다.

연구팀이 이번에 발견한 신호 8개를 다시 확인하려 했을 때 감지하지 못했다. 이번에 개발한 딥러닝 프로그램은 지금 500m 크기의 전파망원경인 중국의 텐옌(FAST)이 별의 데이터를 분석하는데도 사용될 예정이다.

연구에 참여한 프랭크 마치스는 딥러닝은 외계지적생명체 탐사 연구에 새로운 시대를 열고 있다고 말했다. (참조 SETI)