Международная команда, включая учёных из Лос-Аламосской национальной лаборатории и Технического университета Дармштадта, разработала ИИ-фреймворк для анализа астрофизических данных. Впервые удалось напрямую вывести параметры взаимодействия нейтронов и протонов в плотной материи на основе наблюдений за нейтронными звёздами и их взрывами.

В работе использованы данные о гравитационных волнах от слияния нейтронных звёзд (гравитационно-волновой всплеск GW170817, зарегистрированный LIGO в 2017 году), а также рентгеновские наблюдения с телескопа NICER. Машинное обучение позволило наложить ограничения на параметры сильного взаимодействия — фундаментальной силы, связывающей нуклоны в ядрах и определяющей свойства сверхплотной материи.

Для решения задачи были применены два инструмента: первый учитывает квантовые эффекты в плотной материи, второй — нейросеть, обученная на больших массивах данных, связывает свойства материи с наблюдаемыми характеристиками нейтронных звёзд. Такой подход позволил заменить ресурсоёмкие вычисления быстрыми и точными предсказаниями.

Источник: NASA, ESA, J. DePasquale (STScI), and R. Hurt (Caltech/IPAC)

Особое внимание уделено трёхчастичному взаимодействию — одному из наименее изученных аспектов ядерных взаимодействий, проявляющемуся только при близком расположении трёх и более нуклонов. Полученные результаты согласуются с лабораторными экспериментами, но дают более широкие ограничения для экстремальных условий.

Методика открывает новые возможности для изучения сильного взаимодействия при сверхвысоких плотностях, характерных для нейтронных звёзд, и может помочь в поиске экзотических форм материи, таких как кварк-глюонная плазма. С развитием новых детекторов (Cosmic Explorer, Einstein Telescope) точность подобных исследований будет расти.