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연구진은 SuperDARN 레이더 관측에서 도출한 남반구 고위도 전위 지도를 예측하기 위해 L1 라그랑주점의 태양풍·행성간자기장 측정값을 조건으로 하는 확률적 확산(diffusion) 모델, 조건 없는 확산 모델, 결정론적 U-Net 기준 모델 등 세 가지 딥러닝 구조를 학습·비교했다. 2020~2025년 5년치 SuperDARN 데이터를 DSCOVR L1 측정값과 동기화해 단일 예측, 최대 350프레임의 자기회귀 롤아웃, 학습에 쓰이지 않은 2015년 3월 세인트패트릭데이 대형 폭풍 사례로 평가했다. 결정론적 모델은 짧은 예보 구간과 정온한 조건에서 경쟁력이 있었지만, 예보 구간이 길어지고 현상이 격렬해질수록 확산 모델의 우위가 커졌다. 연구진은 이를 근거로 확률적·표본 기반 생성 모델이 장기 우주기상 예보에 더 유망한 방향이라고 평가했다.
arXiv astro-ph.EP (행성계)
arXiv에 공개된 연구는 광학 강도간섭계(II)가 푸리에 위상을 버리고 제곱 가시도 |V|²만 측정하는 한계 속에서 실제로 어떤 정보를 복원할 수 있는지를 정량화했다. 연구진은 점수 기반 확산모델(score-based diffusion model)을 비모수적 영상 사전분포로 사용하는 영상복원 파이프라인을 구축하고, 블랙홀 강착원반의 GRMHD 시뮬레이션과 SDO/HMI의 실제 태양 연속광 영상 등을 위상 없는 푸리에 진폭만으로 재구성해 검증했다. 시뮬레이션 데이터로 잡음 수준, (u,v) 표본 수, 최대 기선 길이 B_max에 따른 태양형 항성 표면의 복원 충실도를 조사한 결과, (u,v) 평면이 충분히 조밀하게 표본화되면 충실도는 관심 표면 구조의 총 신호대잡음비(SNR)에만 의존하는 것으로 나타났다. 연구진은 차세대 강도간섭계가 실제 천체를 관측할 때 도달하는 SNR 수준이면 매우 복잡한 항성 표면도 영상화할 수 있다고 결론지었다.
arXiv astro-ph.IM (관측기기)
연구진은 잡음 제거 확산 모델(denoising diffusion model)을 이용해 중성자별 내부 물질의 상태방정식을 재구성했다고 arXiv에 발표했다. 이 방법은 제1원리 핵이론에 기반한 검증 가능한 사전확률을 학습하는 한편, 섭동적 QCD와 천체물리 관측 제약은 정확히 부과해 사전확률·물리·데이터를 분리한다. 그 결과 1.4태양질량에서 반지름 12.6km, 조석 변형률 469가 도출됐으며, 이는 훨씬 넓은 사전확률을 썼음에도 가우시안 과정 및 중이온 충돌 기반 추론 결과와 일치한다. 연구진은 가장 무거운 중성자별에서 물질이 거의 등각(near-conformal)이면서도 여전히 단단한 상태라며, 이는 점진적인 하드론-쿼크 교차와 부합하고 강한 1차 상전이 가능성은 낮춘다고 밝혔다.
arXiv astro-ph.HE (고에너지)
arXiv에 공개된 논문(arXiv:2609.01705v1)은 생성형 확산 모델의 노이즈 스케줄을 경험적으로 정하는 대신, 분산(평균제곱변위)의 시간 미분으로 전방 노이즈 비율을 규정해 생성 시간을 보정된 수송 시계로 바꾸는 방법을 제시했다. 분산 경로는 구조적으로 강제되고, 학습된 스코어 필드는 입력 데이터에서 물려받은 비가우시안 구조가 그 경로를 따라 평활화되는 과정을 나타내며, 중간 시점의 물리적 수송 데이터가 필요하지 않다. 저자들은 난류 플라즈마의 탄도적-확산적 수송 사례에서 이 대리모델이 시험입자 분포와 일치하고 실험실에서 측정된 분산 스케일을 재현했으며, 스케줄 튜닝 없이 시뮬레이션된 첨도 변화를 추적해 보정된 에뮬레이션과 우도 기반 추론이 가능하다고 밝혔다.
arXiv astro-ph.IM (관측기기)