데이터 센터의 에너지 소비와 탄소 배출량 감소를 위해 실시간 온도 예측을 가능하게 하는 것이 중요하며, 이를 위해 3D 온도장 정확한 모델링이 필요하다. 계산 비용이 높은 기존의 열 CFD 솔버의 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 서버 워크로드, 팬 속도, HVAC 온도 설정값을 통합하여 데이터 센터의 3D 복셀 표현에서 직접 작동하는 시각 기반 대리 모델링 프레임워크를 개발했다. 3D CNN U-Net 변형, 3D Fourier Neural Operator, 3D vision transformers를 포함한 여러 아키텍처를 평가하여 열 입력을 고품질 열 지도로 매핑했으며, 결과적으로 데이터 센터 구성 전반에 걸쳐 일반화되고 최대 20,000배의 속도 향상을 달성했다.
