Inteligența artificială descifrează secretele celor mai grele elemente din Univers

Adaugă-ne ca sursă preferată

Urmărește-ne in Discover

O simulare bazată pe învățarea automată le oferă cercetătorilor o nouă perspectivă asupra proceselor care creează unele dintre cele mai grele elemente din Univers.

De unde provine aurul din bijuterii, uraniul din combustibilul nuclear și multe dintre cele mai grele elemente ale universului? Oamenii de știință cred că acestea sunt făurite în unele dintre cele mai violente evenimente din cosmos, însă simularea în detaliu a acestor procese rămâne o provocare majoră.

Acum, cercetătorii de la GSI/FAIR și colaboratorii lor internaționali au dezvoltat un model bazat pe învățarea automată care oferă o înțelegere mai profundă a modului în care se formează elementele în timpul evenimentelor extreme, cum ar fi fuziunea stelelor neutronice.

Pentru prima dată, echipa a încorporat o rețea neuronală de învățare profundă în simulările hidrodinamice pentru a modela energia eliberată în timpul nucleosintezei prin procesul r (procesul de captură rapidă de neutroni). Concluziile lor au fost publicate în revista Physical Review D.

Multe elemente chimice sunt create în evenimente astrofizice puternice, inclusiv în exploziile de supernove și în fuziunile de stele neutronice.

Aceste medii generează cantități enorme de energie și neutroni liberi, permițând desfășurarea procesului rapid de captură neutronică (procesul r), care este responsabil pentru producerea multor elemente mai grele decât fierul. În timpul acestui proces, nucleele atomice absorb rapid neutroni care ulterior se transformă în protoni, dând naștere unor elemente tot mai grele.

O provocare majoră

„Cercetătorii din întreaga lume se străduiesc să facă aceste reacții complexe de înțeles prin intermediul simulărilor teoretice. Cu toate acestea, modelarea tuturor parametrilor necesită o putere de calcul incredibilă, motiv pentru care modelele trebuie adesea simplificate”, explică dr. Oliver Just, prim autor al publicației, scrie ScitechDaily.

RHINE, adică implementarea încălzirii prin procesul r în simulări hidrodinamice cu rețele neuronale, aplică învățarea automată, în special o rețea neuronală de învățare profundă, pentru a reda energia eliberată de reacțiile nucleare din timpul procesului r în cadrul simulărilor hidrodinamice.

Această eliberare de energie, cunoscută sub numele de încălzire, poate influența semnificativ mișcarea și distribuția vitezei materiei expulzate în timpul unei explozii. De asemenea, poate afecta semnalele electromagnetice produse de aceste evenimente, inclusiv kilonovele observate după fuziunea stelelor neutronice.

Un efect trecut cu vederea

„Mai întâi, modelele de învățare automată sunt antrenate folosind un număr mare de calcule de referință generate printr-un set complet de reacții nucleare. Ulterior, modelele sunt adoptate în rularea simulărilor hidrodinamice pentru a aproxima ratele de încălzire din timpul procesului r cu un efort minim”, a explicat dr. Zewei Xiong, cercetător în cadrul aceluiași departament de la GSI/FAIR, care a avut un rol central în proiectarea modelelor.

„Prin comparații detaliate, am validat schema noastră de învățare automată în raport cu datele de referință. Gradul ridicat de concordanță sugerează că utilizarea modelelor de inteligență artificială poate economisi o cantitate uriașă de timp de calcul. De asemenea, am dedus din rezultate că încălzirea prin procesul r este un efect important, de care ar trebui să se țină cont mai bine în modelările viitoare.”

Cercetătorii afirmă că RHINE ar putea permite simulări mult mai detaliate pe viitor, ajutând la conectarea rezultatelor experimentelor de la viitoarea instalație FAIR cu observațiile astronomice ale exploziilor stelare și ale fuziunilor de stele neutronice.

Vă mai recomandăm să citiți și:

O stea pe moarte ar putea crea un nou Univers în loc de o gaură neagră, descoperă uimiți astronomii

Astronomii au dezmințit o teorie despre expansiunea Universului! Ce arată un nou studiu pe supernove?

Cele mai puternice particule din Univers ar putea fi și mai bizare decât se credea

Praful de supernovă ar putea fi „de vină” pentru unul dintre cele mai mari mistere ale Universului