AI로 진화하는 천문학 (AI, 우주탐사, 기술)

천문학은 인류가 오래전부터 관심을 가져온 학문이다. 별의 움직임을 관찰하고, 하늘의 신비를 해석하려는 노력은 고대 문명부터 시작되었다. 하지만 21세기 들어 이 학문은 급속히 진화하고 있다. 핵심에는 인공지능(AI)의 기술적 도약이 있다. 단순한 관측을 넘어 방대한 우주 데이터를 분석하고, 실제 우주 탐사에 활용되는 수준까지 발전하고 있다. 이 글에서는 AI가 천문학에서 어떻게 활용되고 있으며, 그로 인해 어떤 변화가 발생했는지를 다양한 예시와 함께 살펴본다.

AI, 천체 관측 데이터를 읽다

현대 천문학에서 생성되는 데이터의 양은 상상을 초월한다. 예를 들어, 미 항공우주국(NASA)의 제임스 웹 우주망원경은 2022년 발사 이후 하루 평균 50GB 이상의 고해상도 관측 데이터를 지구로 전송하고 있다. 또한 유럽 남방천문대(ESO)의 VLT 망원경, 중국의 패스트 망원경 등도 각자 수천 개의 별과 은하를 실시간으로 관측하고 있다. 이 방대한 데이터를 사람이 직접 분석하기에는 시간과 노동력이 턱없이 부족하다. 따라서 AI의 도움은 필수 불가결한 요소가 되었다. 대표적인 사례로는 구글 AI 팀이 2017년 케플러 우주망원경의 데이터를 분석해 새로운 외계 행성을 발견한 사례가 있다. 당시 AI는 사람이 미처 인식하지 못했던 미세한 광도 변화를 패턴화하여, 기존 분석 방식으로는 놓치기 쉬운 외계 행성 후보를 도출하였다. 이 연구는 AI가 관측 데이터를 어떻게 해석하고, 숨은 정보를 추출할 수 있는지를 보여주는 강력한 사례로 남았다. 또한 Sloan Digital Sky Survey(SDSS) 프로젝트에서는 머신러닝 알고리즘을 이용해 수백만 개 은하의 분광 데이터를 분류하고 있다. 은하의 형태, 적색편이, 질량 분포 등을 자동으로 분류함으로써 기존에는 수년이 걸렸던 작업을 수일 내로 수행할 수 있게 된 것이다. 여기에 더해, AI 기반의 ‘신경망 분류기’를 도입하면 스스로 학습을 통해 정확도를 향상시키는 방식까지 가능해졌다. 이미지 분석 분야에서도 AI의 영향력은 뚜렷하다. 초신성 발생 위치를 실시간 감지하고, 블랙홀 주변 중력 렌즈 효과로 왜곡된 빛을 복원하는 데도 딥러닝 기술이 활용된다. 실제로 블랙홀의 첫 이미지 공개(2019년, 이벤트 호라이즌 망원경) 당시에도 AI 기반 알고리즘이 이미지 데이터를 정제하고 재구성하는 데 중요한 역할을 했다. 이처럼 AI는 단순한 보조도구를 넘어, 실제 데이터 해석을 주도하는 존재로 거듭나고 있다. 앞으로의 천체 데이터 분석은 AI 없이는 진행하기 어려운 수준까지 이르렀다.

AI, 우주 탐사의 파일럿이 되다

천문학이 단순히 하늘을 관측하는 학문이었다면, 지금은 실제 우주로 나아가는 탐사의 시대이다. 이 과정에서 AI는 ‘우주 탐사의 두뇌’ 역할을 하고 있다. 특히 로봇 기술과 결합된 AI는 탐사 로버, 위성, 우주선 등의 자율성과 효율성을 높이는 데 필수적인 기술로 자리잡고 있다. 대표적으로 NASA의 화성 탐사 로버 ‘퍼서비어런스(Perseverance)’에는 AI 기반의 항법 시스템이 탑재되어 있다. 이 시스템은 스스로 화성 표면의 지형을 분석하고, 안전한 경로를 판단해 움직일 수 있게 한다. 2021년, 퍼서비어런스는 인간의 조작 없이도 복잡한 바위 지대를 피해 목표 지점까지 도달하는 데 성공했다. 이는 AI 기술이 단순한 반응형 시스템이 아닌, 복합적인 환경 인식과 결정을 동시에 수행할 수 있다는 것을 보여준다. 또한 ESA(유럽우주국)의 ‘로제타 미션’에서는 혜성 탐사 중 AI가 실시간으로 데이터를 분석하고, 예기치 못한 변수에 대응하는 역할을 수행했다. 로제타가 착륙선 필레를 혜성 67P에 내려놓는 과정은 기계적인 제어와 AI의 환경 분석이 결합된 정밀 작업이었다. 이후에도 AI는 혜성 표면의 상태를 분석하고, 일정한 시간마다 탐사 장비의 위치를 조정하는 데 사용되었다. 이 외에도 일본 JAXA의 하야부사2는 소행성 류구에서 샘플을 채취하고 귀환하는 데 성공했는데, 이 과정에서도 AI 기반 영상 분석 시스템이 표면 착륙 지점을 판단하는 데 큰 역할을 했다. 실제 착륙 시점에는 초당 수백 장의 영상을 실시간으로 처리해, 장애물과 표면 요철을 감지하고 안전한 착륙을 이끌었다. 뿐만 아니라 최근에는 우주 비행사 대신 AI 로봇을 보내는 방식도 실험되고 있다. IBM이 개발한 AI 어시스턴트 ‘CIMON’은 국제우주정거장(ISS)에서 실험 보조, 매뉴얼 안내, 대화 기능 등을 수행하고 있다. 이처럼 AI는 우주 탐사의 효율성을 넘어, 인간의 역할을 보완하는 수준까지 발전하고 있다.

AI, 외계 생명체를 탐색하다

AI는 단순히 우주를 관찰하고 탐사하는 데서 그치지 않고, 인간이 품어온 가장 근본적인 질문 — ‘우주에 우리 외에 생명체가 존재할까?’에 대한 실마리를 찾는 데도 활용되고 있다. 현재 외계 생명체 탐색은 크게 두 가지 접근으로 진행되고 있다. 첫 번째는 외계 행성의 대기 성분이나 온도, 구조 등을 분석해 생명체가 존재할 수 있는 환경인지 판단하는 방식이다. 두 번째는 외계 문명이 인위적으로 발산한 신호를 포착하려는 시도이다. 두 경우 모두 AI의 패턴 분석 능력이 큰 힘을 발휘한다. NASA의 TESS 탐사선은 수백만 개 별빛의 미세한 밝기 변화를 분석해 외계 행성을 찾고 있다. 이 과정에서 AI는 ‘트랜짓(transit)’이라는 현상, 즉 별 앞을 행성이 지나가면서 발생하는 주기적 빛 감소 패턴을 자동으로 감지한다. 2020년, TESS 데이터를 활용한 AI 분석으로 TOI 700d라는 지구 크기 외계 행성이 발견되었는데, 이 행성은 생명체 거주 가능 지역(Goldilocks Zone)에 위치해 있어 화제를 모았다. 또한 SETI(외계지적생명체탐사) 프로젝트에서는 전파망원경으로부터 들어오는 수많은 주파수를 AI가 동시에 분석한다. 인간은 수천 개 신호 중에서 인공적 패턴을 식별하는 데 한계가 있으나, AI는 훈련된 알고리즘을 통해 이러한 패턴을 분류하고, 자연적 소음과 구별할 수 있다. MIT에서는 최근 ‘GAN(생성적 적대 신경망)’을 이용한 연구도 진행 중이다. 이 기술은 기존 관측 데이터를 학습하여, 인간이 보지 못한 외계 신호 패턴을 예측하는 데 활용된다. GAN은 새로운 외계 생명체 탐색 기준을 제시할 가능성이 있어 과학계에서도 주목받고 있다. 이처럼 AI는 생명체 존재 여부라는 고차원의 과학적 질문을 탐색하는 데 핵심 도구로 자리 잡았다. 앞으로 AI의 예측력과 학습 능력이 향상됨에 따라, 외계 생명체와의 접촉 가능성에 한 걸음 더 가까워질 것으로 예상된다. AI는 천문학의 모든 영역에서 새로운 가능성을 열고 있다. 단순한 데이터 분석을 넘어, 관측, 탐사, 생명체 탐색, 시뮬레이션, 그리고 이론적 연구까지 영향력을 미치고 있다. 특히 반복적이면서 방대한 작업을 자동화하고, 인간이 놓칠 수 있는 패턴을 찾아내며, 실제 우주 환경에서 자율적 판단까지 수행하는 능력은 AI만이 가진 독보적 장점이다.

천문학은 끊임없는 질문의 학문이며, AI는 그 질문에 더 빠르고 정확한 답을 찾는 도구가 되고 있다. 이제 천문학을 공부하거나 연구하려는 사람이라면, AI를 필수 역량으로 익혀야 할 시대가 되었다. 앞으로 AI와 천문학의 결합은 더욱 강력해지며, 인류의 우주 이해 수준을 새로운 차원으로 끌어올릴 것이다.