본 논문은 생성형 인공지능(AI)을 이용하여 항성의 온도와 광도 간의 관계를 나타내는 슈테판-볼츠만 법칙과 같은 물리 법칙의 실증적 검증을 수행한 연구이다. 각 별에 대해 가상의 온도 조건 하에서 반사실적 광도를 시뮬레이션하고, 심층 학습 아키텍처를 통해 온도-광도 관계를 반복적으로 개선하는 접근 방식을 사용한다. Gaia DR3 데이터를 사용하여 평균적으로 온도가 광도에 미치는 영향은 항성 반지름에 따라 증가하고 절대 등급에 따라 감소하는 것을 발견하였으며, 이는 이론적 예측과 일치한다. 물리 법칙을 인과 관계 문제로 구성함으로써, 본 연구는 이론적 이해를 개선하고 증거 기반 정책 및 실무에 정보를 제공하는 새로운 데이터 기반 접근 방식을 제시한다.
