g43텔SUPERADMAN[☑️보험디비@( > 갤러리

g43텔SUPERADMAN[☑️보험디비@( 별·은하 등 가시적 우주는 전체의 5% 불과… 최근엔 AI 기술로 추적국제 공동연구진 ‘큐빅 킬로미터 중성미자 망원경(KM3NeT)’의 탐지 구조를 묘사한 개념도. KM3NeT암흑물질의 정체부터 물질과 반물질의 비대칭, 초신성의 내부 구조에 이르기까지 오늘날 물리학의 난제 한가운데에 중성미자가 있다. 중성미자는 어떤 물질과도 거의 반응하지 않아 왜곡 없이 우주를 관찰할 수 있는 입자다. ‘유령 입자(ghost particle)’로도 불리는 이 미지의 존재를 둘러싸고, 최근 전 세계에서 중성미자 탐색 경쟁이 다시 불붙고 있다. 그리고 그 선두에는 수천만 개 신호 속에서 희미한 흔적을 가려내는 인공지능(AI)의 눈이 있다.AI, 중성미자의 흔적을 읽다2월 ‘네이처’에 실린 논문에 따르면 국제 공동연구진인 ‘큐빅 킬로미터 중성미자 망원경(KM3NeT)’이 약 220PeV(페타전자볼트)에 달하는 초고에너지 중성미자를 탐지했다. 1페타는 10의 15승이며, 전자볼트란 전자 1개가 1V 전압을 받아 가질 수 있는 에너지량을 가리킨다. 이는 지금까지 관측된 중성미자 가운데 가장 큰 에너지로, 중성미자가 우주에서 극한의 에너지를 띠고 존재할 수 있다는 사실을 직접적으로 입증한 첫 사례다.연구진은 포착된 중성미자의 에너지와 입사 경로를 역추적한 끝에 이 입자가 지구 대기권이 아닌, 수십억 광년 떨어진 천체에서 기원했을 개연성이 크다고 밝혔다. 이는 초신성, 블랙홀, 감마선 폭발 등 우주의 극한 현상이 예상보다 훨씬 더 강력한 에너지를 만들어낼 수 있음을 보여주는 강력한 단서다.이번 연구에서 주목할 만한 점은 분석 과정에 머신러닝 기반의 알고리즘이 핵심적으로 활용됐다는 사실이다. KM3NeT의 기술 보고서에 따르면5700만 개 넘는 방대한 신호 가운데 중성미자의 희귀한 패턴을 식별하고자 체렌코프 광의 시간 및 공간 분포, 에너지 강도 패턴을 분석하는 CNN(합성곱 신경망) 등 기법이 활용됐다. 이러한 알고리즘은 수많은 배경 신호 속에서 중성미자 특유의 미세한 흔적을 효과적으로 가려내는 데 기여했다.KM3NeT 부대변인이자 이탈리아 국립 핵물리학 연구소(INFN) 연구원인 로사 코닐리오네는 “중성미자는 전하도 없고 질량도 거의 없으며 물질과 약하게만 상호작용하는 가장 신비로운 기본 입자 중 하나”라면서 “우주의 가장 먼 곳까지 탐험할 수 있게