Более точные прогнозы. ИИ помог быстрее смоделировать образование самых тяжёлых химических элементов во Вселенной

Об этом пишет издание ScienceDaily.

Международная команда исследователей из GSI/FAIR разработала систему искусственного интеллекта RHINE, которая моделирует ядерные реакции при слиянии нейтронных звёзд значительно быстрее, чем традиционные методы.

Именно во время сверхмощных космических событий, таких как взрывы сверхновых и слияние нейтронных звёзд, образуется множество самых тяжёлых химических элементов. Это происходит благодаря процессу быстрого захвата нейтронов, когда атомные ядра поглощают большое количество нейтронов, а часть из них превращается в протоны. В результате образуются новые тяжёлые элементы.

Такие процессы очень сложно смоделировать, поскольку они требуют огромной вычислительной мощности. Из-за этого ученым часто приходится упрощать модели.

Первый автор исследования доктор Оливер Юст пояснил, что учёные давно пытаются воспроизвести эти реакции с помощью теоретических моделей, но полные расчёты требуют чрезвычайно больших ресурсов. По его словам, новая система RHINE, использующая искусственный интеллект, стала эффективной альтернативой.

RHINE работает на основе глубокой нейронной сети. Сначала её обучают на большом количестве подробных расчётов ядерных реакций, после чего она может быстро оценивать, сколько энергии выделяется при образовании тяжёлых элементов, без необходимости каждый раз выполнять все сложные вычисления.

Эта энергия влияет на то, как вещество разлетается после космического взрыва, а также на яркость свечения, возникающего после слияния нейтронных звёзд. Такое явление астрономы называют килоновой.

Один из разработчиков модели, доктор Цзевей Сюн, отметил, что проверка показала почти полное совпадение результатов ИИ с традиционными расчетами. По его словам, использование машинного обучения позволяет существенно сократить время вычислений, а также подтверждает, что энергию, выделяемую в ходе этого процесса, необходимо более точно учитывать в будущих моделях.

Исследователи считают, что RHINE поможет создавать гораздо более детализированные симуляции космических взрывов с меньшими затратами вычислительных ресурсов. В будущем это может упростить сравнение результатов экспериментов на исследовательском комплексе FAIR с наблюдениями астрономов. Исходный код RHINE уже открыт для научного сообщества.