본 논문은 생성형 인공지능(AI)을 활용하여 항성의 온도와 광도 간의 관계를 나타내는 슈테판-볼츠만 법칙과 같은 물리 법칙의 실증적 검증을 시도한 연구입니다. 각 항성에 대해 가정적인 온도 조건 하에서 반실증적 광도를 시뮬레이션하고, 심층 학습 구조에서 온도-광도 관계를 반복적으로 개선하는 접근 방식을 사용합니다. Gaia DR3 데이터를 이용하여 평균적으로 온도의 광도에 대한 영향은 항성 반지름에 따라 증가하고 절대 등급에 따라 감소하며, 이는 이론적 예측과 일치합니다. 물리 법칙을 인과 관계 문제로 규정함으로써, 이 방법은 이론적 이해를 개선하고 증거 기반 정책 및 관행을 알리는 새로운 데이터 중심 접근 방식을 제공합니다.
