Зерттеушілер жасанды интеллект негізінде жаңа симулятор жасап шығарды, ол Ғаламдағы ауыр элементтердің түзілу процестерін модельдеудің тиімділігін айтарлықтай арттыра алады. GSI/FAIR халықаралық командасы күрделі ядролық реакцияларды, мысалы, нейтронды жұлдыздардың қосылуы мен басқа да ауқымды ғарыштық оқиғалар кезінде жүретін процестерді дәлірек әрі жылдамырақ модельдеуге мүмкіндік беретін машиналық оқыту моделін жасады. Бұл зерттеудің нәтижелері Physical Review D журналында жарияланды.

Ауыр элементтердің түзілуін модельдеуді жетілдіру

Ауыр химиялық элементтердің көпшілігі аса экстремалды ғарыштық құбылыстарда, мысалы, аса жаңа жұлдыздардың жарылысы мен нейтронды жұлдыздардың қосылуы кезінде түзіледі. Бұл процестер ауыр ядролардың түзілуіне қажетті энергияның бөлінуімен қатар жүреді, ол жылдам нейтрондарды қармау (r-процесс) арқылы жүзеге асады. r-процесс кезінде атом ядролары бос нейтрондарды тез сіңіреді, олардың бір бөлігі кейін протондарға айналып, табиғатта кездесетін ауыр элементтердің түзілуіне ықпал етеді. Мұндай реакцияларды модельдеу айтарлықтай есептеу ресурстарын талап етеді, сондықтан бұл міндет ядролық астрофизикадағы ең күрделі мәселелердің бірі болып саналады.

Есептеулерді жеделдету үшін жасанды интеллект қолдану

RHINE деп аталатын жаңа жүйе (гидродинамикалық симуляцияларда r-процестегі жылудың нейрондық желілер арқылы есептелуі) ядролық реакциялар кезінде бөлінетін энергия мөлшерін бағалау үшін терең нейрондық желілерді пайдаланады. Бұл процесс, яғни жылу бөлінуі, заттың таралу жылдамдығына және кейінгі жарықтың пайда болуына әсер етеді, мысалы, нейтронды жұлдыздардың қосылуы кезінде байқалатын килонова құбылысы сияқты.

Әрбір симуляцияда барлық ядролық есептеулерді орындаудың орнына, жасанды интеллект алдын ала толық ядролық реакциялар желісі бойынша жасалған кең ауқымды эталондық есептеулер кітапханасында оқытылады. Оқыту аяқталған соң, жүйе жылу бөліну жылдамдығын есептеу үшін тек аз ғана есептеу ресурстарын пайдаланып, дәл бағалай алады. Бұл тәсіл уақыт пен қуат шығынын барынша азайта отырып, жуық есептеулер жүргізуге мүмкіндік береді.

Болашағы және ашық қолжетімділік

RHINE болашақта есептеу шығындарын айтарлықтай азайта отырып, неғұрлым егжей-тегжейлі симуляциялар жүргізуге мүмкіндік береді деп күтілуде. Жақсартылған модельдер FAIR ғылыми кешенінде өтетін эксперименттер мен жұлдыз жарылыстары мен нейтронды жұлдыздардың қосылуын астрономиялық бақылаулар арасындағы байланысты орнатуға септігін тигізеді. RHINE бастапқы коды басқа зерттеушілердің пайдалануына ашық қолжетімді. Жобаға Еуропалық зерттеу кеңесі (ERC) және басқа ұйымдар ішінара қаржылай қолдау көрсетті.