Исследователи из Университета Коимбры в сотрудничестве с учеными из Китая и Индии добились значительного прорыва в понимании нейтронных звезд, применив методы машинного обучения. Нейтронные звезды, одни из самых плотных объектов во Вселенной, представляют собой загадку относительно их истинного состава.
Команда использовала символьную регрессию, метод машинного обучения, для выявления алгебраических связей между максимальной массой нейтронной звезды и ее уравнением состояния. Этот инновационный подход значительно сокращает вычислительное время, необходимое для идентификации моделей, соответствующих астрономическим наблюдениям, ускоряя процесс в семь раз.
Ученые надеются использовать передовые вычислительные методы для декодирования уравнения состояния плотного вещества непосредственно из наблюдаемых параметров нейтронных звезд. Это может выявить свойства барионной материи при экстремальных плотностях и определить, когда кварки высвобождаются из нуклонов. Понимание уравнения состояния ядерной материи в этих экстремальных условиях имеет решающее значение для интерпретации наблюдений нейтронных звезд, взрывов сверхновых и слияний нейтронных звезд.