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AI도움으로 행성의 크레이터 식별.

10만 9천 개의 새로운 달 분화구 확인
학습된 AI 시스템은 이전에 발견되지 않은 일련의 크레이터를 매핑한다.

달 분화구 찾는 AI :
연구원들은 이전에 발견되지 않은 달의 분화구 10만 9천 개를 확인했다.
이는 이전에 기록된 것보다 15배 더 많은 수치다. 새로운 매핑은 달의 분화구를 인식하도록 훈련된 인공 지능의 도움으로 만들어졌다.
이러한 시스템은 다른 천체를 매핑하는데도 도움이 될 수 있다.
과학자들이 전문 저널“Nature Communications”에 기고한 내용이다. 

▲ 한 분화구는 어디에서 끝나고 다음 분화구는 어디에서 시작될까? 달의 표면은 다양한 분화구가 흩어져 있다. 이것이 달 매핑하는 것을 어렵게 만드는 이유다. © NASA

달 표면은 충돌 분화구로 거의 흩어져 있다.
대기가 부족해 더 작은 운석조차도 달의 반석에 흔적을 남기기 때문이다.
또한 바람, 물 또는 초목에 의한 침식이 없어 분화구는 수십억 년 동안 제자리에 남아 있다. 그들은 태양계의 역사에 대한 중요한 증거이며, 예를 들어 충격 빈도가 어떻게 변했는지 보여준다. 달의 ‘흉터’는 또한 달의 발달에 대해 많은 것을 드러낼 수 있다.

매핑을 어렵게 만드는 이유

달의 분화구를 가능한 한 완전하고 정확하게 아는 것이 더욱 중요 할 것이다.
지금까지 모든 달의 분화구 중 일부만 기록되었다.
IAU(International Astronomical Union)는 1919년 이래로 9,137개의 달 충돌 크레이터만을 공식적으로 인정했다.
문제는 달 분화구의 엄청난 양과 풍부한 모양과 크기로 인해 달 표면의 이미지를 자동으로 평가하고 매핑하기가 어렵다.

달의 분화구는 몇 미터 크기로 작을 수 있지만 달 남극에서 Southpole-Aitken 분지와 같은 거대한 함몰을 형성할 수도 있다.
나이에 따라 때로는 더 많이, 때로는 덜 변경되며 새로운 영향으로 덮이기도 한다.
따라서 기존의 달 분화구 데이터베이스에는 총 달 분화구 수에 대한 매우 다른 정보가 포함되어 있다.
완전한 매핑이 아직 존재하지 않는다.

Chang’e 1, 2 사진으로 훈련

최근 중국 창춘에 있는 길림 대학교의 첸 양(Chen Yang)과 그녀의 동료들이 가능한 해결책을 찾았다. 그들은 중국의 달 탐사선 Chang'e 1과 Chang'e 2가 찍은 이미지에서 달의 분화구를 인식하기 위해 신경망을 기반으로 한 인공 지능을 훈련했다.

훈련을 위해 AI 시스템은 처음에 알려진 크레이터가 표시된 세 가지 해상도로 약 5천 6백 개의 이미지와 동일한 지역에 대한 디지털 지형 모델을 받았다.
이 데이터를 기반으로 AI 시스템은 달 분화구를 특징 짓는 기능을 독립적으로 학습했다.
실제 매핑을 위해 프로그램은 추가 이미지를 수신했으며 이제 독립적으로 매핑해야 한다. 

▲ a 인정되고 날짜가 표시된 분화구의 분포. 빨간색, 갈색, 노란색, 녹색 및 파란색 사각형과 점은 각각 이전 넥타리안(Nectarian)시스템, 넥타리안 시스템, 임브리아 시스템, 에라토스테니아 시스템 및 코페르니쿠스 시스템의 분화구를 나타낸다. 회색 점은 연대를 알 수 없는 분화구. b 할당된 연령으로 식별된 분화구의 분포. 시간 규모와 공간적 분포에서 이 날짜가 표시된 분화구는 특성을 나타낸다. 지름이 8km보다 작고 550km보다 큰 분화구는 분포지도에 표시되지 않는다. (자룔: 관련 논문 Fig.1)

10만 9천 개의 새로운 분화구 감지

그 결과 적응형 알고리즘이 달 표면 이미지에서 약 11만 7천 2백 개의 크레이터를 감지했으며 그 크기는 0.9~5,323km에 달했다. 이 달의 분화구 중 10만 9천 개는 이전에 매핑 해제되었다. Yang과 그녀의 팀은 "이것은 이전에 확인된 것보다 거의 15배 더 많은 크레이터다"고보고 했다. "그중 88.14%는 직경이 10km 미만이다."

기존 데이터베이스와의 비교는 이미 알려진 분화구와 잘 일치하는 것으로 나타났으며 AI의 ‘더 나은 보기’를 확인했다.
분화구 크기가 1~20km인 경우 새 매핑은 이전 데이터보다 체계적으로 높았다.
보충 분석에서 적응 시스템은 특성을 기반으로 거의 1만 9천 개의 큰 분화구의 나이를 정확하게 추정하는 데 성공했다.

화성, 수성 등에도 적합
과학자들에 따르면, 이 시스템은 달의 분화구, 특히 적도 및 평균 위도의 새롭고 포괄적인 데이터베이스 및 매핑을 작성하는 데 적합하다.
“이 원리는 화성, 수성, 금성, 베스타, 세레스와 같은 태양계의 다른 천체에도 적용 할 수 있으며 일반적인 수동 분석 방법보다 데이터에서 더 많은 의미 정보를 추출 할 수 있다”고 양과 동료는 논문에 기술했다.
(Nature Communications, 2020; doi : 10.1038 / s41467-020-20215-y)
출처 : Nature Communications

[더사이언스플러스=문광주 기자] "No Science, No Future"

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