외계행성탐사 (1) 썸네일형 리스트형 AI가 발견하는 외계행성: 머신러닝 천문학의 현주소 머신러닝 알고리즘은 전통 천문학이 놓친 미세한 외계행성 신호를 포착하고 있다. 인공지능은 이제 천문학의 새로운 도구를 넘어, 인간 탐사 능력의 확장을 이끄는 지성으로 작동 중이다. 천체물리학, 데이터 과학, 계산천문학이 융합하는 이 지점에서 외계 생명체 탐색의 패러다임도 서서히 전환되고 있다. 본 글은 외계행성 탐사에서 AI가 수행하는 역할, 사용되는 기술, 실제 성과, 한계점과 미래 전망까지 심층적으로 고찰한다. 외계행성 탐색의 역사와 한계: 천문학의 전통적 방식 인류는 오랫동안 외계 생명체의 존재 여부를 탐구해 왔고, 이 과정에서 외계행성 탐색은 핵심적인 연구 분야로 부상했다. 1995년, 최초의 외계행성인 51 Pegasi b가 발견되기 전까지, 천문학자들은 행성 탐사의 대부분을 이론적 모델에.. 이전 1 다음
