科學家們利用人工智能的力量，揭開了宇宙中最密集物體內部的秘密。他們現在能夠直接從太空觀測中推斷質子和中子的量子相互作用。這一過程通過對多信使事件的數據分析實現，例如來自碰撞中子星的引力波和NASA NICER望遠鏡捕捉的X射線輻射。這些算法如同高速的替代品，迅速將恆星數據轉化為有關亞原子粒子相互作用的清晰圖像。洛斯阿拉莫斯國家實驗室的物理學家 Ingo Tews 說：「這項研究是該領域第一次能夠穩健地將宏觀與微觀領域聯繫起來，並直接從天體物理數據中推斷中子和質子之間的相互作用。」他補充道：「利用人工智能和機器學習，我們的框架使得從驚人的天體物理現象中提取數據並推斷核力的複雜物理成為可能。」
想像一下，某種物質密度如此之高，以至於一茶匙的重量可達數十億噸。這便是中子星內部的現實。儘管它們的質量通常是太陽的兩倍，但這些恆星殘骸的大小卻不過是一座城市，使它們成為在極端壓力下研究物質的終極實驗室。在這裡，將質子和中子束縛在原子核中的基本力，即強力，主宰著一切。然而，理解這種力量在如此巨大密度下的行為，長期以來一直是物理學家無法計算的難題。標準模型可能需要數千小時的計算才能得出一個解。這正是人工智能創新應用改變局面的地方。
研究團隊建立了一個人工智能框架，作為這些複雜計算的超快速替代品。這個人工智能利用對基本量子物理的理解，幾乎瞬時提供密集物質特性的解決方案。通過分析來自碰撞恆星的引力波和NASA望遠鏡的X射線輻射，團隊能夠精確定位束縛質子和中子的強核力的確切強度。德爾姆施塔特技術大學的科學家 Isak Svensson 及共同作者表示：「我們的方法為中子和質子的強力物理及其對中子星的影響打開了一扇新窗口。我們的框架使我們能夠從中子星觀測中推斷密集物質中的相互作用。」
這種雙算法方法使用一個基於量子物理的模型來解決密集物質的特性，還有一個神經網絡來預測恆星的物理特徵，例如大小和可壓縮性（潮汐變形）。洛斯阿拉莫斯的科學家 Rahul Somasundaram 和共同作者表示：「我們開發的工具表現得非常出色，遠超出我們的預期。對於最近事件的天體物理數據，我們的框架提供了一致於我們從地球實驗所知的約束，儘管不確定性較大。對於下一代探測器（如 Cosmic Explorer）的未來觀測，我們的方法將提供更好的約束，這將非常強大。」
現在，團隊能夠直接從觀察宇宙中最壯觀的景象，推斷量子層面上的相互作用複雜物理。這可能使科學家能夠尋找奇異物質，例如夸克和膠子湯，並提供對三體力的罕見洞察——這是當三個或更多粒子緊密擠在一起時才會發生的神秘相互作用。這些宇宙巨人本質上幫助人類解決那些無法在地球上測試的亞原子世界中最複雜的難題。這些研究結果發表在《自然通訊》期刊上。
