Нейросети RHINE впервые позволяют моделировать r-процесс в реальном времени при слиянии нейтронных звёзд. Учёт выделения энергии увеличивает яркость килоновых почти вдвое.
Нейросети помогут моделировать рождение золота и платины при слиянии звёзд в реальном времени
Группа вычислительных астрофизиков из Центра Гельмгольца представила RHINE – первый метод, использующий нейросети непосредственно внутри трёхмерных гидродинамических симуляций слияния нейтронных звёзд. Разработка устраняет проблему, которая оставалась нерешённой после открытия события GW170817 – первого зарегистрированного слияния нейтронных звёзд с одновременным наблюдением гравитационных волн и электромагнитного излучения.
Почему r-процесс так важен
Именно при слиянии нейтронных звёзд происходит r-процесс – быстрый захват нейтронов, в ходе которого образуются золото, платина и многие другие тяжёлые элементы. Энергия, выделяющаяся во время этого процесса, достигает 2–3 МэВ на барион и сопоставима с кинетической энергией выбрасываемого вещества. Это означает, что она должна влиять на движение вещества прямо во время расчёта, а не после него.
До сих пор расчёты обычно проводились в два этапа: сначала моделировалось само столкновение без учёта ядерных процессов, а затем отдельно рассчитывался нуклеосинтез. Такой подход был внутренне противоречивым и приводил к систематическим ошибкам.
Как работает RHINE
Вместо отслеживания тысяч отдельных изотопов, RHINE использует лишь несколько физических характеристик среды: массовые доли нейтронов, протонов, альфа-частиц и тяжёлых ядер, среднее массовое число и средний избыток массы. Эти параметры становятся входными данными для ансамбля из 16 специализированных нейросетей.
Каждая сеть обучена предсказывать скорость изменения состава вещества и выделения энергии практически в реальном времени. Интеграция RHINE увеличивает время выполнения гидродинамической симуляции всего в 1,3–2,1 раза, что на порядки быстрее прямого расчёта тысяч ядерных реакций.
Результаты и перспективы
При моделировании выбросов вещества учёт r-процесса увеличил среднюю скорость вещества примерно на 40%, а его массу – на 20%. Расчёты показали, что килоновая – вспышка, возникающая после слияния нейтронных звёзд благодаря распаду тяжёлых элементов – становится почти вдвое ярче, если учитывать обратную связь r-процесса. Это особенно важно для интерпретации наблюдений, подобных GW170817.
Код RHINE и нейросети опубликованы в открытом доступе, что позволит другим научным группам использовать систему в собственных моделях и проверять её на будущих наблюдениях.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
1. Что такое r-процесс?
Это быстрый захват нейтронов, в ходе которого образуются тяжёлые элементы, включая золото и платину.
2. Почему нейросети ускоряют моделирование?
Они заменяют трудоёмкие расчёты тысяч ядерных реакций быстрым предсказанием на основе обученных закономерностей.
3. Когда метод будет применяться на практике?
Уже сейчас он может использоваться для анализа данных гравитационно-волновых обсерваторий.
Заключение
RHINE открывает новую эру в моделировании космических катастроф. Сочетание физики и машинного обучения позволяет значительно быстрее и точнее воспроизводить процессы, происходящие при слиянии нейтронных звёзд. Это поможет лучше понять происхождение тяжёлых элементов и улучшить интерпретацию гравитационно-волновых сигналов.
Следите за новостями науки в нашем разделе «Наука».
Об авторе
