우주론 머신러닝 강연 정리: 중력렌즈 암흑물질 지도, 확산 모델, 시뮬레이션 기반 추론
펜실베이니아대 세미나에서 1억 개 은하의 중력렌즈로 암흑물질을 지도화하는 방법과, 며칠 걸리던 시뮬레이션을 확산 모델·심볼릭 회귀로 대체하려는 시도, 그리고 물리학계가 신경망 결과를 의심하는 이유를 정리했다.
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우주론 최신 뉴스와 핵심 해설
우주론 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 3편을 최신순으로 모았습니다.
LLM 진화 탐색으로 우주론 알고리즘 개선 — 스탠퍼드 물리·AI 학회 매드이볼브 발표
2026년 스탠퍼드 물리·AI 학회에서 공개된 매드이볼브는 대형언어모델을 써서 우주론 알고리즘 코드를 세대마다 반복 개량한다. 세대당 30센트 미만 비용으로 성능을 끌어올렸지만, 좋은 출발 알고리즘을 고르는 일은 여전히 사람 몫이었다.
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우주 구조 시뮬레이션에 쓰인 라그랑주 신경 세포자동자, 파라미터 2381개의 실험
스탠퍼드 물리·AI 학회 발표에서 소개된 라그랑주 신경 세포자동자를 정리했다. 선형 이론 위에 보정만 학습시켜 파라미터 2381개짜리 초경량 모델로 암흑물질 구조를 재현하고, 몇 달 걸리던 계산을 몇 분으로 줄인 사례다.
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