कोइम्ब्रा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने, चीन और भारत के वैज्ञानिकों के सहयोग से, मशीन लर्निंग तकनीकों को लागू करके न्यूट्रॉन तारों को समझने में एक महत्वपूर्ण सफलता हासिल की है। न्यूट्रॉन तारे, ब्रह्मांड में सबसे घनी वस्तुओं में से एक हैं, जिनकी वास्तविक संरचना एक रहस्य बनी हुई है।
टीम ने प्रतीकात्मक प्रतिगमन, एक मशीन लर्निंग विधि, का उपयोग न्यूट्रॉन तारे के अधिकतम द्रव्यमान और उसकी अवस्था समीकरण के बीच बीजगणितीय संबंधों की पहचान करने के लिए किया। यह नवीन दृष्टिकोण खगोलीय अवलोकनों के अनुरूप मॉडल की पहचान करने के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल समय को काफी कम कर देता है, जिससे प्रक्रिया सात गुना तेज हो जाती है।
वैज्ञानिकों को न्यूट्रॉन तारे के अवलोकन योग्य डेटा से सीधे घने पदार्थ की अवस्था समीकरण को डिकोड करने के लिए उन्नत कम्प्यूटेशनल तकनीकों का उपयोग करने की उम्मीद है। इससे चरम घनत्व पर बेरियोनिक पदार्थ के गुणों का पता चल सकता है और यह निर्धारित किया जा सकता है कि क्वार्क कब न्यूक्लियॉन से अलग हो जाते हैं। इन चरम स्थितियों के तहत परमाणु पदार्थ की अवस्था समीकरण को समझना न्यूट्रॉन तारों, सुपरनोवा विस्फोटों और न्यूट्रॉन तारे विलय के अवलोकनों की व्याख्या करने के लिए महत्वपूर्ण है।