안면 인식이 천문학자들이 암흑 물질의 비밀을 밝히는 데 어떻게 도움이 되는지

사용되는 것과 동일한 기술이 가능할까요? 사람들의 스마트폰 잠금을 해제하세요 또한 우주의 비밀을 밝히는 데 도움이 될까요? 가능성이 희박하게 들릴 수도 있지만, 이것이 바로 스위스의 과학 기술 중심 대학인 ETH 취리히(ETH Zurich)의 연구자들이 달성하기 위해 노력하고 있는 목표입니다.

오늘날의 얼굴 인식을 뒷받침하는 인공 지능 신경망 유형의 변형 사용 기술을 바탕으로 새로운 AI를 개발했습니다. 소위 발견의 판도를 바꿀 수 있는 도구 “암흑물질.” 물리학자들은 우주의 근본적인 구조에 대한 근본적인 질문을 설명하기 위해서는 이 신비로운 물질을 이해하는 것이 필요하다고 믿습니다.

"우리가 사용하는 알고리즘은 얼굴 인식에 일반적으로 사용되는 알고리즘과 매우 유사합니다." 재니스 플루리, 박사 학위 ETH 취리히 연구소에서 우주론적 문제에 신경망을 적용하는 데 초점을 맞춘 학생이 Digital Trends에 말했습니다. “A.I의 아름다움. 기본적으로 모든 데이터로부터 학습할 수 있다는 것입니다. 얼굴 인식에서는 눈, 입, 코를 인식하는 방법을 학습하는 동시에 암흑 물질에 대한 힌트를 제공하는 구조를 찾습니다. 이러한 패턴 인식은 본질적으로 알고리즘의 핵심입니다. 궁극적으로 우리는 근본적인 우주론적 매개변수를 추론하는 데에만 이를 적용했습니다.”

암흑물질 문제

그런데 연구자들이 찾고 있는 것은 정확히 무엇입니까? 지금은 완전히 알려지지 않았습니다. 그러나 미국 대법관 포터 스튜어트(Potter Stewart)가 음란물에 관해 기억에 남는 말을 했듯이 “나는 그것을 보면 안다.” 아니면 오히려 그렇게 하지 않을 것입니다. 왜냐하면 그것은 볼 수 없기 때문입니다. 하지만 과학자들은 일단 그것을 발견하면 알게 될 것입니다. 암흑 물질의 이상한 세계에 오신 것을 환영합니다.

어떤 형태로든 암흑 물질이 존재한다는 가설은 한 세기가 훨씬 넘도록 가정되어 왔습니다. 그것은 우주의 약 27%를 차지하는 것으로 생각되며, 이는 눈에 보이는 물질보다 약 6대 1의 비율로 더 큽니다. 우리가 감지할 수 있는 우주의 모든 것 - 은하, 별, 행성, 생명체를 구성하는 모든 원자 물질 지구상에서, 당신이 이 글을 읽고 있는 장치는 — 모든 문제의 아주 작은 부분에 불과합니다. 존재합니다. 그 압도적인 대부분은 직접 추적할 수 없습니다. 그것은 눈에 보이지 않으며 일반적인 눈에 보이는 물질을 곧바로 통과할 수 있습니다.

대신, 그 존재는 우주가 작동하는 방식에 대한 우리의 관찰에 근거합니다. 당신이 본 적이 없지만 청구서의 절반이 지불되고 누군가가 당신이 원할 때 때때로 샤워를 사용하기 때문에 확실히 존재하는 동거인처럼. 이 경우에만 과학자들이 은하의 회전 속도가 다음과 같다는 것을 알아냈기 때문입니다. 관측 가능한 물체에 의해 생성된 중력만으로는 서로 결합될 수 없을 만큼 충분히 빠릅니다. 문제. 따라서 암흑물질은 이러한 은하계에 자살 충동을 불러일으키는 종이 봉지처럼 스스로 찢어지지 않도록 필요한 추가 질량을 제공하는 비밀 성분으로 이론화되었습니다. 이는 먼지와 가스 형태의 일반 물질을 모아서 별과 은하계로 모으는 것입니다.

구조를 위한 약한 중력 렌즈

볼 수 없는 것을 찾는 것은 어려운 것 같습니다. 그것은. 그러나 과학자들이 암흑 물질이 위치할 가능성이 가장 높은 위치를 정확히 찾아낼 수 있는 방법이 있습니다. 그들은 큰 은하단의 중력이 더 먼 은하계의 빛을 휘게 하고 왜곡시키는 미묘한 방식을 관찰함으로써 이를 수행합니다. 이것을 약한 중력 렌즈라고 합니다.

거대한 은하단 주변 지역을 관찰하면 천문학자들은 뒤틀린 것처럼 보이는 배경 은하를 식별할 수 있습니다. 이러한 왜곡을 역설계함으로써 그들은 눈에 보이거나 보이지 않는 물질의 가장 밀집된 농도가 발견될 수 있다고 믿는 곳을 분리할 수 있습니다. 더운 날 멀리 있는 이미지가 흐릿하고 반짝거리게 만드는 신기루 효과처럼 생각해보세요. 훨씬 더 멀리 떨어져 있을 뿐입니다.

"이전에는 관련 특징을 수동으로 선택하여 약한 렌즈 질량 지도를 연구했습니다."라고 Janis Fluri는 설명했습니다. “이것은 매우 복잡한 작업이며 선택한 기능에 관련 정보가 모두 포함되어 있다는 보장은 없습니다. 우리는 AI를 통해 이 문제를 해결합니다. 접근하다. 우리 작업에 사용된 컨볼루션 신경망은 패턴 인식에 탁월합니다.”

컨벌루션 신경망은 이미지 분류 작업에 자주 사용되는 뇌에서 영감을 받은 인공 지능의 한 유형입니다. 뉴런은 여전히 ​​기존 신경망의 학습 가능한 가중치와 편향을 갖고 있지만(즉, 학습), 이미지를 입력으로 처리한다는 명시적인 가정을 통해 작성자는 이미지의 매개변수 수를 줄일 수 있습니다. 회로망. 이렇게 하면 더욱 효율적입니다.

"대략 말하면, [우리가 네트워크를 제공함으로써 작동] 대량의 데이터가 자동으로 복잡한 필터 세트를 생성하여 지도의 관련 정보를 추출합니다." 토마스 카프르자크 박사, 프로젝트의 다른 공동 저자 중 한 명은 Digital Trends에 말했습니다. "그런 다음 가능한 한 정확한 답변을 제공하기 위해 이러한 필터를 최적으로 결합하려고 시도합니다."

우주 매개변수 추출

연구원들은 우주를 시뮬레이션하는 컴퓨터 생성 데이터를 입력하여 신경망을 훈련했습니다. 이를 통해 암흑물질 지도를 반복적으로 분석하여 밤하늘의 실제 이미지에서 '우주론적 매개변수'를 추출할 수 있었습니다. 그 결과, 인간이 만든 통계 분석을 바탕으로 기존 방법에 비해 30% 개선된 것으로 나타났습니다.

“A.I. 알고리즘은 훈련 단계에서 학습하기 위해 많은 데이터가 필요합니다.”라고 Fluri는 계속 말했습니다. “우리 사례 시뮬레이션에서는 이 훈련 데이터가 최대한 정확하다는 것이 매우 중요합니다. 그렇지 않으면 실제 데이터에 없는 기능을 학습하게 됩니다. 이를 위해 우리는 크고 정확한 시뮬레이션을 많이 생성해야 했는데 이는 매우 어려운 일이었습니다. 그 후, 우리는 최고의 성능을 달성하기 위해 알고리즘을 조정해야 했습니다. 이는 성능을 최적화하기 위해 여러 네트워크 아키텍처를 테스트하여 수행되었습니다.”

그런 다음 완전히 훈련된 신경망을 사용하여 실제 암흑 물질 지도를 분석했습니다. 이것들은 소위에서 나왔습니다. KiDS-450 데이터 세트, 칠레의 VLT 측량 망원경(VST)을 사용하여 제작되었습니다. 데이터세트는 보름달 크기의 약 2,200배에 달하는 전체 면적을 다루고 있습니다. 여기에는 약 1,500만 개의 은하계에 대한 기록이 포함되어 있습니다.

엄청나게 많은 양의 데이터로 인해 연구원들은 인공 지능을 실행하기 위해 슈퍼컴퓨터가 필요했습니다. 그들은 궁극적으로 AI를 실행했습니다. 이탈리아와 국경을 맞대고 있는 스위스 남부 도시 루가노에 위치한 스위스 국립 슈퍼컴퓨팅 센터의 컴퓨터. CSCS의 슈퍼컴퓨터는 모든 스위스 대학 및 연구 기관에서 사용할 수 있습니다. 그 기계는 너무 강력해서 과열을 막기 위해 인근 루가노 호수의 물 초당 460리터의 속도로 냉각을 위해 펌핑됩니다.

우주론적 A.I.

“이것이 A.I의 첫 번째 적용이었습니다. 모든 실제적인 측면을 포함하여 실제 우주론 데이터를 얻기 위한 것입니다.”라고 Fluri는 말했습니다. “우리는 우리 방법이 상대적으로 작은 데이터 세트에서 일관된 결과를 생성한다는 것을 보여줄 수 있습니다. 우리는 더 큰 관측에 동일한 방법을 사용하고 우주 물리학의 다른 측면을 조사하기 위해 더 많은 우주 매개변수를 측정하기를 희망합니다. 마지막으로 우리는 우주의 암흑지대에 대한 새로운 통찰력을 얻기를 희망합니다.”

Fluri에 따르면 팀은 이제 "더 새롭고 더 나은 데이터 세트가 있기 때문에" KiDS-450 데이터 세트를 넘어섰습니다. 특히 하나는 암흑 에너지 조사, 미국, 브라질, 영국, 독일, 스페인, 스위스의 연구 기관 및 대학에서 수행한 대규모 가시광선 및 근적외선 조사입니다.

Fluri는 "그러나 새로운 데이터 세트를 분석하기 전에 증가된 데이터 볼륨을 처리할 수 있도록 방법을 조정해야 합니다"라고 말했습니다. “우리는 현재 이를 달성하기 위해 몇 가지 방법을 실험하고 있습니다. 그런 다음 분석하려는 다음 데이터 세트에 대해 논의합니다. 선택한 데이터 세트와 시뮬레이션 요구 사항에 따라 다르기 때문에 아직 기간을 알려드릴 수 없습니다.”

작업을 설명하는 논문은 다음과 같습니다. 최근 Physical Review D 저널에 게재됨.

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