초기 우주를 이해하는 법

2022년 **제임스 웹 우주망원경(JWST)**가 보내온 첫 데이터는 예상보다 훨씬 많은 은하를 드러냈다. UC Santa Cruz의 Brant Robertson 팀은 초기 우주를 이해하려면 13억 년 넘게 우주를 건너온 빛을 테라바이트 단위로 해석해야 한다는 사실을 마주했다.

팀은 AI와 GPU를 결합한 분석 파이프라인을 구축했다. 분류, 데이터 축소, 카탈로그 생성, 이상 탐지, 시뮬레이션을 자동화하고, 개발은 캠퍼스의 Lux cluster와 NVIDIA DGX Station에서, 대규모 실행은 정부 슈퍼컴퓨터에서 처리한다. 이 기반에는 160만 달러 규모의 NSF 보조금이 있다.

핵심 모델 Morpheus는 semantic segmentation 방식으로 은하 전체가 아니라 픽셀 단위에서 팽대부와 원반을 구분한다. JWST의 더 크고 더 정밀한 이미지에 이 모델을 적용하자, 초기 우주에는 없을 것이라 여겨졌던 회전하는 disk galaxy가 일찍부터 존재한다는 결과가 나왔고, 이후 여러 차례 독립적으로 확인됐다.

• Anavi Uppal이 만든 GalaxyFriends UMAP은 약 9만 개 은하를 유사도 기반 이웃으로 묶어 비슷한 천체와 예외를 한눈에 보이게 한다.
• Vera C. Rubin Observatory용 작업에서는 지구 대기 왜곡을 걷어내는 AI를 학습시키고, NVIDIA DLSS와 비슷한 방식으로 더 선명한 이미지를 복원한다. Rubin은 밤마다 약 20TB의 원시 데이터를 쏟아낼 예정이다.
• 이 흐름은 NASA의 Nancy Grace Roman Space Telescope와 제안 단계의 Habitable Worlds Observatory까지 이어지며, 팀은 대규모 cosmological simulation으로 관측을 검증하고 거의 50만 개 은하 데이터를 공개해 누구나 활용할 수 있게 한다.

계산은 초기 우주를 전문가의 해석 대상에서 모두가 쓸 수 있는 데이터 자산으로 바꾸고 있다.