인공지능 이모저모

중력렌즈 현상은 천문학에서 매우 중요한 현상 중에 하나이다. 빛이 중력에 의해 휘는 성질에 의해, 무거운 물체가 우리와 어떤 천체 (일반적으로 은하) 사이에 존재할 때 그 휨에 의해 원래는 보이지 않아야 할 그 천체가 휘어진 형태로 보이게 된다. 여기서 "보이지 않아야 할"의 의미는, 너무 멀리 있어서 어두워 원래는 보이지 않는 천체를 의미한다. 천문학에서, 멀리 있는 천체는, 동시에 오래된 천체를 의미한다. (빛의 속도가 유한하기 때문에 멀리 있을 수록 오래전에 빛을 우리가 관측하는 셈이다) 보다 자세한 내용은:  https://en.wikipedia.org/wiki/Gravitational_lens 이 현상은, 일반적으로 찾기가 매우 힘든데, 그 이유는 위 사진처럼 휘어진 형태로 나타나기도 하고, 또 그 밝기가 별에 비해 어둡기 때문이다. 최근 Nature 에 DNN을 사용해 이러한 중력렌즈를 검출하는 논문이 발표되었다. 많은 양의, 이미 검출된 중력렌즈 현상을 이용해 DNN 모델을 학습하였고, 학습된 모델을 기존 모델보다 빠르면서도 우수한 성능으로 중력렌즈 현상을 찾아냈다고 한다. 당연한 이야기지만 AI/ML 기법은 여러 과학분야에서도 매우 성공적으로 사용되고 있다는 것을 보여주는 논문이다. Nature 논문은:  https://www.nature.com/articles/nature23463?foxtrotcallback=true

Google이 AlphaGo로 바둑계를 재패한 후, 다음 과제로 StarCraft 를 선택할 것이라는 예측은 꾸준히 있어왔다. 그 연구의 일환으로 강화학습을 이용한 SC II 플레이가 처음 공개되었다. https://www.youtube.com/watch?v=St5lxIxYGkI 영상에서 보이듯이 아직은 초보적인 수준이다. 자원을 캐고 기본건물들을 올리는 수준. 아직 복잡한 전투나 전략에 대한 모습은 보여주고 있지 않다. 원본문서는: https://deepmind.com/research/publications/starcraft-ii-new-challenge-reinforcement-learning/ 논문은: https://arxiv.org/abs/1708.04782