機械学習のブレークスルー：中性子星の組成と状態方程式に関する新たな洞察

コインブラ大学の研究者たちは、中国とインドの科学者との共同研究で、機械学習の手法を応用することにより、中性子星の理解において大きなブレークスルーを達成しました。宇宙で最も密度の高い天体の1つである中性子星は、その真の組成に関して謎を秘めています。

研究チームは、機械学習の手法であるシンボリック回帰を用いて、中性子星の最大質量とその状態方程式の間の代数的関係を特定しました。この革新的なアプローチにより、天文学的観測と一致するモデルを特定するために必要な計算時間が大幅に短縮され、プロセスが7倍高速化されます。

科学者たちは、高度な計算技術を利用して、中性子星の観測可能な特性から直接、高密度物質の状態方程式を解読したいと考えています。これにより、極端な密度におけるバリオン物質の特性が明らかになり、クォークが核子からいつ閉じ込めを解かれるかを決定できる可能性があります。これらの極端な条件下での核物質の状態方程式を理解することは、中性子星、超新星爆発、および中性子星合体の観測を解釈するために非常に重要です。