Para peneliti di Universitas Coimbra, bekerja sama dengan ilmuwan dari Cina dan India, telah mencapai terobosan signifikan dalam memahami bintang neutron dengan menerapkan teknik pembelajaran mesin. Bintang neutron, di antara objek terpadat di alam semesta, menghadirkan teka-teki mengenai komposisi sebenarnya.
Tim menggunakan regresi simbolik, sebuah metode pembelajaran mesin, untuk mengidentifikasi hubungan aljabar antara massa maksimum bintang neutron dan persamaan keadaannya. Pendekatan inovatif ini secara signifikan mengurangi waktu komputasi yang diperlukan untuk mengidentifikasi model yang sesuai dengan pengamatan astronomi, mempercepat proses hingga tujuh kali lipat.
Para ilmuwan berharap untuk memanfaatkan teknik komputasi canggih untuk memecahkan kode persamaan keadaan materi padat langsung dari pengamatan bintang neutron. Ini dapat mengungkapkan sifat-sifat materi barionik pada kepadatan ekstrem dan menentukan kapan quark menjadi tidak terkurung dari nukleon. Memahami persamaan keadaan materi nuklir dalam kondisi ekstrem ini sangat penting untuk menafsirkan pengamatan bintang neutron, ledakan supernova, dan penggabungan bintang neutron.