Звідки у Всесвіті взялося золото: ШІ допоміг наблизитися до відповіді
Модель RHINE (джерело: О. Джаст, З. Сюн, Г. Мартінес-Пінедо, GSI/FAIR)
Як працює нова технологія:
Попереднє навчання. Нейромережу спочатку тренують на величезній базі референтних розрахунків, які містять повний набір ядерних реакцій.
Гідродинамічна інтеграція. Навчена модель прогнозує швидкість виділення ядерної енергії для будь-якого стану безпосередньо під час запуску гідродинамічних симуляцій.
Автономність процесів. ШІ дозволяє уникнути прямого зв'язування складних розрахунків нуклеосинтезу з моделюванням руху матерії, що раніше перевантажувало системи.
Завдяки цьому підходу алгоритм з високою точністю відтворює процеси виділення тепла, які безпосередньо впливають на швидкість розлітання космічної речовини та характеристики електромагнітних сигналів (кілонових), що фіксуються телескопами.
Читайте більше: 5 міфів про космос, у які ми вірили через фільми: NASA зруйнувала їх всіх
Перевірка даними Hubble
Ефективність нової ШІ-схеми вчені підтвердили шляхом порівняння результатів із реальними астрономічними спостереженнями.
Зокрема, використовувалися дані від 17 серпня 2017 року, коли у лінзоподібній галактиці NGC 4993 за допомогою гравітаційних хвиль уперше зафіксували зіткнення двох нейтронних зірок, а космічний телескоп Hubble задокументував поступове згасання спалаху кілонової.
Значення розробки для науки
Використання машинного навчання дозволяє економити колосальну кількість обчислювального часу без втрати точності.
Творці проєкту вже виклали вихідний код програми RHINE у відкритий доступ. У майбутньому ця модель допоможе пов'язати результати фізичних експериментів на новому прискорювальному комплексі FAIR із реальними астрономічними спостереженнями за зоряними вибухами.
Ще більше цікавого:
- Інопланетяни могли бути поруч: у SETI знайшли причину, чому ми їх не бачимо
- Земля може пережити смерть Сонця: планету врятує несподіваний фактор