해로움보다 이로움이 더 많은 것처럼 보이는 AI의 사용은 다음과 같습니다. 유럽우주국(ESA)의 천문학자 두 명이 우주 이미지를 통해 이상 현상을 검색하는 신경망을 개발했습니다. 그 결과는 인간 전문가가 할 수 있는 것보다 훨씬 뛰어났습니다. 이틀 반 만에 거의 1억 개의 이미지 컷아웃을 조사하여 1,400개의 변칙 물체를 발견했습니다.
AI 모델의 창시자인 David O'Ryan과 Pablo Gómez는 이를 AnomalyMatch라고 부릅니다. 두 사람은 허블의 35년 역사에서 나온 수만 개의 데이터 세트를 보관하는 허블 레거시 아카이브(Hubble Legacy Archive)에서 이를 훈련하고 적용했습니다. ESA는 보도 자료에서 "훈련받은 과학자들은 우주의 이상 현상을 발견하는 데 탁월하지만 전문가가 필요한 수준의 미세한 세부 사항을 분류하기에는 허블 데이터가 너무 많습니다."라고 썼습니다.
AnomalyMatch는 스캔한 지 3일이 채 안 되어 가능성이 있는 이상 항목 목록을 반환했습니다. 결국에는 여전히 인간의 눈이 필요합니다. Gómez와 O'Ryan은 후보를 검토하여 실제로 비정상적인 것이 무엇인지 확인했습니다. 두 사람이 확인한 변칙 개체 1,400개 중 800개 이상이 이전에 문서화되지 않은 것이었습니다.
대부분의 결과는 은하가 병합되거나 상호 작용하여 별과 가스의 이상한 모양이나 긴 꼬리로 이어질 수 있음을 보여주었습니다. 다른 것들은 중력 렌즈였습니다. (이곳은 전경 은하의 중력이 시공간을 휘게 하여 배경 은하의 빛이 원이나 호로 휘어지는 곳입니다.) 다른 발견에는 가장자리에서 본 행성 형성 원반, 거대한 별 덩어리가 있는 은하, 해파리 은하가 포함됩니다. 약간의 미스터리를 더하면 "전혀 분류를 거부하는 수십 개의 개체"도 있었습니다.
ESA의 발표에서 고메즈는 "이것은 허블 기록 보관소의 과학적 성과를 극대화하기 위한 AI의 환상적인 사용입니다."라고 말했습니다. "이미 많이 발견되었을 것으로 예상할 수 있는 허블 데이터에서 변칙적인 개체를 너무 많이 찾는 것은 훌륭한 결과입니다. 또한 이 도구가 다른 대규모 데이터 세트에 얼마나 유용할 것인지 보여줍니다."