Przełom w uczeniu maszynowym: nowe spojrzenie na skład gwiazd neutronowych i równanie stanu

Edytowane przez: Uliana S. Аj

Naukowcy z Uniwersytetu w Coimbrze, we współpracy z naukowcami z Chin i Indii, dokonali znaczącego przełomu w zrozumieniu gwiazd neutronowych, stosując techniki uczenia maszynowego. Gwiazdy neutronowe, jedne z najgęstszych obiektów we wszechświecie, stanowią zagadkę dotyczącą ich prawdziwego składu.

Zespół zastosował regresję symboliczną, metodę uczenia maszynowego, do identyfikacji algebraicznych zależności między maksymalną masą gwiazdy neutronowej a jej równaniem stanu. To innowacyjne podejście znacznie skraca czas obliczeniowy potrzebny do identyfikacji modeli zgodnych z obserwacjami astronomicznymi, przyspieszając proces siedmiokrotnie.

Naukowcy mają nadzieję wykorzystać zaawansowane techniki obliczeniowe do dekodowania równania stanu gęstej materii bezpośrednio z obserwowalnych danych gwiazd neutronowych. Może to ujawnić właściwości materii barionowej w ekstremalnych gęstościach i określić, kiedy kwarki uwalniają się z nukleonów. Zrozumienie równania stanu materii jądrowej w tych ekstremalnych warunkach jest kluczowe dla interpretacji obserwacji gwiazd neutronowych, eksplozji supernowych i połączeń gwiazd neutronowych.

Źródła

  • 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

Czy znalazłeś błąd lub niedokładność?

Rozważymy Twoje uwagi tak szybko, jak to możliwe.