천문·천체물리
가이아(Gaia) DR3 소스 카탈로그로 학습한 생성 모델 'Learning Gaia' 공개
가이아 데이터 공개 3차(Gaia DR3) 소스 카탈로그의 약 5억 7,900만 개 천체의 위치·측광·측성 정보로 조건부 흐름 매칭(conditional flow matching) 모델을 학습시킨 연구가 arXiv에 공개됐다. 이 모델은 확률적 마스킹 기법을 적용해 실제 가이아 천체의 부분 측정값이 있든 없든 모의 카탈로그 천체를 생성할 수 있고, 은하수 원반과 마젤란 성운을 재현하며 측광·운동학 정보를 보간할 수 있다. 다만 오메가 센타우리(ω Centauri)처럼 작고 뚜렷한 하위 집단은 재현하지 못했으며, 저자는 이 연구가 가이아 데이터 전체를 학습하는 파운데이션 모델로 가는 단계이자 향후 가이아 데이터 공개 4차(DR4) 작업의 청사진이라고 밝혔다.
arXiv astro-ph.GA (은하)