Percée en Apprentissage Automatique : Nouvelles Perspectives sur la Composition et l'Équation d'État des Étoiles à Neutrons

Édité par : Uliana S. Аj

Des chercheurs de l'Université de Coimbra, en collaboration avec des scientifiques de Chine et d'Inde, ont réalisé une avancée significative dans la compréhension des étoiles à neutrons en appliquant des techniques d'apprentissage automatique. Les étoiles à neutrons, parmi les objets les plus denses de l'univers, présentent une énigme quant à leur véritable composition.

L'équipe a utilisé la régression symbolique, une méthode d'apprentissage automatique, pour identifier les relations algébriques entre la masse maximale d'une étoile à neutrons et son équation d'état. Cette approche innovante réduit considérablement le temps de calcul nécessaire pour identifier les modèles qui correspondent aux observations astronomiques, accélérant le processus d'un facteur sept.

Les scientifiques espèrent utiliser des techniques de calcul avancées pour décoder l'équation d'état de la matière dense directement à partir des observables des étoiles à neutrons. Cela pourrait révéler les propriétés de la matière baryonique à des densités extrêmes et déterminer quand les quarks se déconfinent des nucléons. Comprendre l'équation d'état de la matière nucléaire dans ces conditions extrêmes est crucial pour interpréter les observations des étoiles à neutrons, des explosions de supernova et des fusions d'étoiles à neutrons.

Sources

  • Sapo - Portugal Online!

  • UC scientists use machine learning to reduce neutron star calculation time sevenfold

  • UC scientists help advance study of nuclear matter in neutron star mergers

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