Нейросети помогут моделировать рождение золота и платины при…

Нейросети в астрофизике: как ИИ помогает моделировать рождение золота при слиянии звёзд

Слияние нейтронных звёзд — одно из самых драматичных и энергетических событий во Вселенной. Именно в этих катаклизмах рождаются тяжёлые элементы: золото, платина, уран и многие другие, которые затем разлетаются по космосу и становятся частью планет и даже наших с вами ювелирных украшений. Но до недавнего времени учёные не могли смоделировать этот процесс в реальном времени — он был слишком сложен для вычислительных мощностей. Группа астрофизиков из Центра Гельмгольца представила метод RHINE, который впервые позволяет использовать нейросети внутри трёхмерных гидродинамических симуляций. Это не просто ускорение расчётов — это смена подхода к моделированию одного из ключевых процессов во Вселенной.

⚛️ Почему r-процесс так важен для науки

Когда две нейтронные звезды сталкиваются, происходит быстрый захват нейтронов — так называемый r-процесс. В течение долей секунды формируются ядра тяжёлых элементов, включая золото и платину. Энергия, выделяющаяся при этом, достигает 2–3 МэВ на барион — величина, сопоставимая с кинетической энергией выбрасываемого вещества. Это означает, что ядерные процессы не просто «добавляются» к моделированию, а активно влияют на движение материи. Раньше расчёты проводились в два этапа: сначала моделировалось само столкновение, а затем, отдельно, нуклеосинтез. Такой подход был внутренне противоречивым и вносил систематические ошибки. RHINE решает эту проблему, интегрируя ядерную физику прямо в гидродинамические расчёты.

Как работает метод RHINE

Вместо того чтобы отслеживать тысячи отдельных изотопов, что потребовало бы колоссальных вычислительных ресурсов, разработчики упростили задачу. Они используют всего несколько ключевых характеристик среды: массовые доли нейтронов, протонов, альфа-частиц и тяжёлых ядер, а также среднее массовое число и средний избыток массы. Эти параметры подаются на вход ансамблю из 16 специализированных нейросетей. Каждая сеть обучена предсказывать скорость изменения состава вещества и выделение энергии. При этом рост времени расчёта составляет всего 1,3–2,1 раза по сравнению с классической гидродинамикой — что на порядки быстрее, чем прямое моделирование тысяч ядерных реакций.

Что это значит для астрофизики и для нас

Работа RHINE открывает новые горизонты для понимания происхождения тяжёлых элементов. Астрофизики теперь могут моделировать слияния нейтронных звёзд в реальном времени, получая более точные предсказания о составе вещества и энергетике событий. Это особенно важно для интерпретации данных гравитационно-волновых обсерваторий и оптических телескопов. Но есть и практическая сторона: лучшее понимание r-процесса может привести к новым открытиям в физике высоких плотностей и даже повлиять на моделирование ядерных реакций на Земле. Ну а для обычных людей — это ещё один шаг к осознанию, что золото в наших кольцах и смартфонах когда-то родилось в космическом столкновении, и теперь мы можем наблюдать это рождение на экранах компьютеров в реальном времени.

Читайте также: