인공지능 도움 받아 더 날씬하고 선명해진 블랙홀

인공지능 도움 받아 더 날씬하고 선명해진 블랙홀
'흐릿한 오렌지색 도넛'서 뚜렷한 주황색 고리 변신…블랙홀 물리적 특성 더 정확히 측정 기대



(서울=연합뉴스) 엄남석 기자 = 지난 2019년 공개돼 과학계를 놀라게 하며 큰 관심을 받았던 블랙홀의 첫 이미지가 컴퓨터 기계학습의 도움을 받아 더 날씬하고 선명해졌다.
전파망원경을 연결한 '사건지평선망원경'(EHT)이 잡아낸 이 이미지는 빛도 빠져나오지 못하는 블랙홀의 그림자를 처음으로 담아냈지만 '흐릿한 오렌지색 도넛'(fuzzy, orange donut)으로 표현될 만큼 뚜렷하지는 못했다.
미국 프린스턴고등연구소와 외신 등에 따르면 이 연구소의 천체물리학자 리아 메데이로스가 이끄는 연구팀은 '프리모'(PRIMO)라는 기계학습 알고리즘을 개발해 M87 은하의 중심에서 포착한 초대질량블랙홀의 이미지를 보정한 새 이미지를 '천체물리학저널 회보'(The Astrophysical Journal Letters)에 발표했다.
새 이미지에서 강착 가스가 만들어낸 오렌지색 빛 부위는 더 가늘고 선명해졌으며, 중앙의 블랙홀 부분도 더 크고 어둡게 나타났다.
선명해진 새 이미지는 M87 블랙홀의 질량을 비롯한 물리적 특성을 더 정확히 측정하고 연구할 수 있게 해줄 것으로 기대되고 있다.
지구에서 약 5천300만 광년 떨어진 처녀자리 은하단의 M87 은하 중앙에 자리 잡은 M87 블랙홀은 EHT에 처음으로 실제 윤곽이 잡혀 과학사에 남은 획기적 성과로 평가됐다.
하지만 EHT가 전파망원경 7대를 연결해 지구 크기 망원경과 같은 성능을 내도록 설계됐지만 하나의 망원경만큼 완벽하지는 못해 빠진 곳이 있는 조각그림 퍼즐처럼 관측 자료에 공백이 있었다.
연구팀은 "EHT로 관측한 자료는 지구 크기의 거대한 단일 전파망원경으로 이미지를 만들 때와 비교해 빠진 부분이 있는데, 프리모는 이를 메울 수 있는 방법을 제공해 준다"고 설명했다.
프리모는 다량의 학습 자료를 토대로 규칙을 생성할 수 있게 개발됐는데, 3만건이 넘는 블랙홀의 가스 강착 시뮬레이션 이미지를 분석했다고 한다.

<YNAPHOTO path='AKR20230414045500009_02_i.gif' id='AKR20230414045500009_0201' title='프리모 기계학습에 이용된 가스강착 블랙홀 시뮬레이션 이미지 ' caption='[Medeiros et al. 2023 제공 동영상 캡처/ 재판매 및 DB 금지] photo@yna.co.kr'/>

연구팀은 프리모를 활용해 보완한 이미지가 EHT 관측 자료 및 이론적 예상치와도 일치한다고 밝혔다.
논문 공동 저자인 조지아공과대학의 디미트리오스 프살티스 박사는 "EHT를 통해 블랙홀의 첫 이미지가 공개된 지 거의 4년 만에 해상도를 최대로 끌어올린 이미지를 만들어내는 또다른 이정표를 세웠다"면서 "우리가 개발한 새로운 기계학습 기술은 블랙홀 물리학을 이해할 수 있는 황금 기회를 제공한다"고 했다.
프리모는 우리은하 중심에 있는 궁수자리 A*를 비롯해 EHT로 관측한 다른 블랙홀에도 적용할 수 있는 것으로 제시됐다.
eomns@yna.co.kr
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