| 기관명 |
NDSL |
| 작성자 |
KISTI 미리안 글로벌동향브리핑 |
| 작성일자 |
2020-11-17 00:00:00.000 |
| 내용 |
<p>최근 유럽공동연구팀에서는 체렌코프 망원경 배열(Cherenkov Telescope Array, CTA)에서 생성된 대규모의 데이터를 처리하기 위한 목적 하에 LAPP 프로젝트를 실시했다. 본 프로젝트의 목적은 CTA 데이터를 보다 효율적으로 처리 가능한 AI 알고리즘을 개발하는 것이다. 장기적으로는, 본 알고리즘을 통해 실시간 데이터 분석을 수행하여 우주에서 오는 시그널이나 특정 이벤트를 빠르게 확인할 수 있도록 하는 것이 본 프로젝트의 궁극적 목적이다. 이를 위해 연구팀은 현재 유럽에서 가장 성능이 좋은 슈퍼컴퓨터인 Jean Zay를 활용하여 딥러닝을 수행했다.</p><p>본 연구는 컴퓨터과학, 시스템 및 정보지식 처리연구소(LISTIC)와 민간 시스템엔지니어링 회사인 Orobix의 공동연구팀에 의해 수행되었다. 연구팀에 따르면, 인공지능기술을 적용할 경우, 망원경이 수집한 데이터 해석 속도가 향상되며 ‘소음’으로 처리되는 불필요한 이벤트를 정확하게 분석에서 배제하는 게 가능해진다고 설명했다. 연구팀은 CTA에서 수집된 감마광자를 다른 우주입자와 정확하게 구별하여 여러 매개변수(에너지 방향 및 충돌 지점 등)를 예측하고자 했다. 또한 이러한 데이터값을 바탕으로 관측된 특정 이벤트를 3차원으로 재현하고자 했다.</p><p>장기적으로 연구팀은 동 인공지능 프로젝트를 통해 CTA 데이터를 실시간 분석을 하여, 전세계의 다른 우주관측소들에 특정 이벤트 발생에 대해 신속하게 정보를 제공하여 더 많은 연구소들이 이벤트를 관찰하고 많은 데이터를 수집할 수 있도록 할 예정이다.</p> |
| 출처 |
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| 원문URL |
<p>최근 유럽공동연구팀에서는 체렌코프 망원경 배열(Cherenkov Telescope Array, CTA)에서 생성된 대규모의 데이터를 처리하기 위한 목적 하에 LAPP 프로젝트를 실시했다. 본 프로젝트의 목적은 CTA 데이터를 보다 효율적으로 처리 가능한 AI 알고리즘을 개발하는 것이다. 장기적으로는, 본 알고리즘을 통해 실시간 데이터 분석을 수행하여 우주에서 오는 시그널이나 특정 이벤트를 빠르게 확인할 수 있도록 하는 것이 본 프로젝트의 궁극적 목적이다. 이를 위해 연구팀은 현재 유럽에서 가장 성능이 좋은 슈퍼컴퓨터인 Jean Zay를 활용하여 딥러닝을 수행했다.</p><p>본 연구는 컴퓨터과학, 시스템 및 정보지식 처리연구소(LISTIC)와 민간 시스템엔지니어링 회사인 Orobix의 공동연구팀에 의해 수행되었다. 연구팀에 따르면, 인공지능기술을 적용할 경우, 망원경이 수집한 데이터 해석 속도가 향상되며 ‘소음’으로 처리되는 불필요한 이벤트를 정확하게 분석에서 배제하는 게 가능해진다고 설명했다. 연구팀은 CTA에서 수집된 감마광자를 다른 우주입자와 정확하게 구별하여 여러 매개변수(에너지 방향 및 충돌 지점 등)를 예측하고자 했다. 또한 이러한 데이터값을 바탕으로 관측된 특정 이벤트를 3차원으로 재현하고자 했다.</p><p>장기적으로 연구팀은 동 인공지능 프로젝트를 통해 CTA 데이터를 실시간 분석을 하여, 전세계의 다른 우주관측소들에 특정 이벤트 발생에 대해 신속하게 정보를 제공하여 더 많은 연구소들이 이벤트를 관찰하고 많은 데이터를 수집할 수 있도록 할 예정이다.</p> |
| 내용 |
http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=TREND&cn=GTB2020005791 |
| 첨부파일 |
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