Cientistas da UC utilizam ‘machine learning’ e reduzem em sete vezes o tempo de cálculo das estrelas de neutrões

Tuhin Malik, Helena Pais e Constança Providência, da Universidade de Coimbra, com pares da China e na Índia, anunciam um passo em frente no estudo das estrelas de neutrões. "As utilizações de métodos estatísticos revelam-se essenciais para o sucesso deste problema", adiantam.

Cientistas da UC utilizam ‘machine learning’ e reduzem em sete vezes o tempo de cálculo das estrelas de neutrões
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As estrelas de neutrões são um dos objetos mais densos do Universo. Podem ser vistas como núcleos gigantes muito ricos em neutrões, mas a sua verdadeira composição ainda é uma incógnita: será que no seu interior os quarks estão desconfinados? Será que na sua composição além de protões e neutrões também existem hiperões, partículas parecidas aos nucleões, mas contendo um quark estranho?

Uma equipa de cientistas do Departamento de Física da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC) abalançou-se em busca de respostas. As conclusões deram origem ao artigo científico “Inferring the equation of state from neutron star observables via machine learning” assinado por Tuhin Malik, Helena Pais e Constança Providência do CFisUC, juntamente com investigadores na China e na Índia e publicado na revista científica “Physics Letters B”.

Explorando o potencial do método de regressão simbólica, uma ferramenta no âmbito de técnicas de machine learning, que fornece relações algébricas entre diferentes propriedades, ) os cientistas obtiveram uma relação entre a massa máxima de uma estrela de neutrões e a sua equação de estado.

Esta relação, explicam, reduz os cálculos computacionais por um fator de sete, numa das etapas essenciais da procura de modelos compatíveis com as observações. O cálculo utiliza a inferência de Bayes, que pode ser muito demorada, uma vez que é necessário resolver as equações diferenciais que determinam a massa e o raio da estrela para vários milhões de modelos.

“Com os atuais dados experimentais e observacionais disponíveis e os dados que serão recolhidos nas próximas décadas, espera-se que a composição destes objetos seja finalmente desvendada”, afirma Constança Providência, investigadora do Centro de Física da Universidade de Coimbra (CFisUC) e professora da FCTUC. “Extrair das observações astronómicas as propriedades da matéria que interage pela força forte, como a matéria nuclear, a altas densidades, é, no entanto, outro desafio”, adianta.

As utilizações de métodos estatísticos revelam-se essenciais para o sucesso deste problema. No entanto, de acordo com os especialistas, determinar o modo como a matéria sujeita a densidades e pressões extremamente elevadas se comporta dentro destes objetos – isto é, qual é a sua equação de estado, partindo do conhecimento da massa e raio das estrelas de neutrões, é um problema complicado que exige muitas horas de cálculo, pela quantidade de modelos que têm de ser testados.

“Num futuro próximo, esperamos que seja possível descodificar a equação de estado da matéria densa diretamente a partir do conhecimento preciso dos observáveis das estrelas de neutrões, utilizando estas técnicas computacionais avançadas, o que nos permitirá desvendar as propriedades da matéria bariónica a altas densidades. Assim, será possível saber a que densidades os quarks deixam de estar confinados aos nucleões e se a transição de fase para a matéria desconfinada é uma transição de primeira ordem”, adiantam os investigadores.

, assinam

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