GravLensX는 중력 렌즈 효과를 고려한 블랙홀 렌더링을 위해 신경망을 활용하는 혁신적인 방법을 제시합니다. 블랙홀 주변 시공간에 맞춰 신경망을 훈련시킨 후, 훈련된 모델을 이용해 중력 렌즈 효과에 의해 영향을 받는 광선의 경로를 생성합니다. 이를 통해 광학적으로 얇은 강착 원반을 가진 블랙홀의 효율적이고 확장 가능한 시뮬레이션이 가능하며, 기존 방법에 비해 렌더링 시간을 상당히 단축합니다. 중첩된 Kerr 메트릭을 가진 여러 블랙홀 시스템의 광범위한 렌더링을 통해 접근 방식의 유효성을 검증하여, 계산 시간을 15배 단축하면서 정확한 시각화를 생성할 수 있음을 보여줍니다. 신경망이 복잡한 천체 현상을 렌더링하는 유망한 대안을 제시하며, 천문학적 시각화에 새로운 길을 열 수 있음을 시사합니다.
