[데일리환경=정이든 기자] 밤하늘을 보는 눈이 달라지면 우주의 모습도 달라진다. 눈에 보이는 빛에서는 별이 두드러지지만, 자외선에서는 뜨거운 별과 그 빛을 받아 빛나는 먼지구름이 모습을 드러낸다. 인공지능이 여러 우주망원경의 관측자료를 모으고 비어 있던 영역을 추정해, 이 낯선 하늘을 한 장의 지도로 펼쳤다. 미국 AI 기업 앤트로픽은 지난 8일 천체물리학자 브리스 메나르가 ‘클로드 사이언스’를 활용해 전천 자외선 지도를 제작한 과정을 공개했다. 메나르는 존스홉킨스대학교 천문학자이자 앤트로픽 연구자로, 학생들에게 자외선으로 본 은하의 구조를 보여줄 교육자료를 만들고자 작업을 시작했다.자외선 우주관측은 지상에서 하기 어렵다. 지구 대기가 자외선을 흡수하기 때문에 우주망원경이 필요하다. 주요 관측자료인 미국 항공우주국의 GALEX도 밝은 별 주변에서는 검출기 보호를 위해 관측을 피했다. 이 때문에 기존 지도에는 빈 영역이 남아 있었다.클로드는 여러 AI 에이전트를 통해 공개자료 수집과 보정, 통합 작업을 수행했다. 서로 다른 장비로 얻은 자료의 밝기와 좌표를 맞추고, 관측 영상에 남은 불필요한 빛의 영향을 줄이는 과정을 거쳤다.한국의 FIMS/SPEAR 관측자료도 활용됐다. 이 자료는 GALEX가 관측하지 못한 은하면 등을 보완하는 데 쓰였다. 미국과 유럽, 한국의 관측 성과가 하나의 지도 안에 연결된 것이다.남은 빈칸은 다른 파장의 관측정보와 통계 모델을 이용해 추정했다. 연구진은 이미 자외선으로 관측한 영역에서 별빛과 먼지, 자외선 밝기의 관계를 학습한 뒤 이를 미관측 영역에 적용했다.공개 지도에서는 자외선·가시광선·적외선으로 본 하늘을 비교할 수 있다. 같은 위치가 빛의 종류에 따라 어떻게 달라지는지 살펴보며 별과 먼지구름의 관계를 이해하도록 구성했다.다만 빈틈없는 지도라는 말이 하늘 전체를 실제 촬영했다는 뜻은 아니다. 연구진은 관측값과 예측값을 구분하고 불확실성 정보도 제공한다. 예측 영역에서 새로운 별이나 은하를 발견했다고 판단할 수는 없으며, 연구자 페이지에는 아직 사람에 의한 동료심사를 거치지 않았다고 명시돼 있다.이번 작업은 AI가 공개 과학자료를 정리하고 연결해 교육과 탐구에 활용할 새로운 창을 만드는 사례다. 우주의 빈칸을 채운 지도는 관측의 성과와 예측의 범위를 함께 보여준다.