Svolta nell'Apprendimento Automatico: Nuove Intuizioni sulla Composizione e l'Equazione di Stato delle Stelle di Neutroni

Modificato da: Uliana S. Аj

I ricercatori dell'Università di Coimbra, in collaborazione con scienziati provenienti da Cina e India, hanno ottenuto un significativo passo avanti nella comprensione delle stelle di neutroni applicando tecniche di apprendimento automatico. Le stelle di neutroni, tra gli oggetti più densi dell'universo, presentano un enigma riguardo alla loro vera composizione.

Il team ha impiegato la regressione simbolica, un metodo di apprendimento automatico, per identificare le relazioni algebriche tra la massa massima di una stella di neutroni e la sua equazione di stato. Questo approccio innovativo riduce significativamente il tempo di calcolo necessario per identificare modelli che si allineano con le osservazioni astronomiche, accelerando il processo di un fattore sette.

Gli scienziati sperano di utilizzare tecniche computazionali avanzate per decodificare l'equazione di stato della materia densa direttamente dagli osservabili delle stelle di neutroni. Ciò potrebbe rivelare le proprietà della materia barionica a densità estreme e determinare quando i quark si deconfina dai nucleoni. Comprendere l'equazione di stato della materia nucleare in queste condizioni estreme è cruciale per interpretare le osservazioni delle stelle di neutroni, le esplosioni di supernove e le fusioni di stelle di neutroni.

Fonti

  • 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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