تم اقتراح مفهوم التدرج المكاني الزمني المعياري (NSG) بشكل مشترك في أكتوبر 2025 من قبل فريق بحثي من جامعة جنوب الصين للتكنولوجيا، وجامعة العلوم والتكنولوجيا الصينية، ومختبر بازهو، إلى جانب جامعات ومؤسسات أخرى. وقد نُشرت نتائج البحث ذات الصلة في ورقة بحثية. نمذجة مكانية زمانية مدفوعة بالفيزياء للكشف عن الفيديو المُولّد بالذكاء الاصطناعيتم اختيارها للمشاركة في مؤتمر NeurIPS 2025.

تقيس إحصائية NSG نسبة تدرج الاحتمالية المكانية إلى تغير الكثافة الزمنية، ما يسمح برصد الانحرافات عن ديناميكيات الفيديو الطبيعية. تُجسّد NSG الاختلافات الجوهرية في مدى التزام مقاطع الفيديو بالقيود الفيزيائية، مع الاستغناء عن الاعتماد على تشوهات محددة، ما يُمكّن من الكشف الدقيق حتى عندما تكون الاختلافات المرئية غير محسوسة للبشر أو النماذج التقليدية. باستخدام نموذج انتشار مُدرّب مسبقًا، طوّر الباحثون مُقدِّر NSG من خلال تقريب التدرج المكاني والنمذجة الزمنية لإدراك الحركة، ما يحافظ على القيود الفيزيائية دون الحاجة إلى تحليل معقد للحركة.