💥 Una IA para entender de dónde viene el oro, el uranio y todos los elementos pesados

El oro de su joya y el uranio de las centrales nucleares comparten un origen común y cataclísmico: nacieron durante colisiones de estrellas de neutrones en lo que se denominan kilonovas. Hasta ahora, los científicos no lograban simular estos eventos con suficiente precisión para comprender la formación de estos elementos pesados. Un nuevo enfoque acaba de eliminar este obstáculo.

Para llevar a cabo esta simulación, es necesario seguir miles de reacciones nucleares en condiciones extremas. Los métodos clásicos exigen una potencia de cálculo colosal, lo que obliga a simplificar los modelos. A menudo se omitían detalles esenciales sobre la energía liberada durante el proceso de captura rápida de neutrones, llamado proceso r.


Para superar estas limitaciones, RHINE, una herramienta de aprendizaje automático creada por investigadores del GSI/FAIR y sus colaboradores. RHINE significa "r-process heating implementation in hydrodynamic simulations with neural networks". Este modelo utiliza el aprendizaje profundo para predecir la energía liberada por las reacciones nucleares, sin tener que realizar cálculos nucleares completos. Así ahorra un valioso tiempo de cálculo.

La idea central es elegante: primero se entrena una red neuronal con una gran cantidad de cálculos de referencia. Una vez entrenada, la red puede estimar instantáneamente las tasas de calentamiento durante una simulación hidrodinámica. Esto permite a los investigadores incluir el efecto de la energía nuclear en la dinámica de la explosión, algo que antes era demasiado costoso en términos de cálculo.

El equipo validó RHINE comparando sus predicciones con datos de referencia detallados. La concordancia fue notablemente buena, confirmando que el aprendizaje automático puede capturar la física involucrada. Esta validación indica que las futuras simulaciones podrán integrar de manera realista el calentamiento del proceso r, mejorando los modelos de kilonovas y otras señales electromagnéticas.

Gracias a RHINE, los investigadores ahora pueden realizar simulaciones más detalladas de las fusiones de estrellas de neutrones en kilonovas, pero también de supernovas. Esto abre el camino a vínculos entre modelos teóricos y observaciones. Comprender el calentamiento del proceso r es esencial para interpretar las curvas de luz de las kilonovas y la abundancia de elementos pesados en el Universo.

Las fusiones de estrellas de neutrones

Las estrellas de neutrones son los vestigios ultradensos de explosiones de supernova. Cuando dos de estos astros orbitan uno alrededor del otro, terminan por colisionar en un cataclismo. Esta fusión libera una energía gigantesca en forma de ondas gravitacionales, detectables en la Tierra, y expulsa materia rica en neutrones.

La materia expulsada da lugar a una kilonova, un destello luminoso transitorio. Es en esta materia donde opera el proceso r, produciendo una gran parte de los elementos pesados. La fusión de estrellas de neutrones observada en 2017 (GW170817) confirmó este escenario.

Las simulaciones de estas fusiones son exigentes porque involucran física nuclear, hidrodinámica y gravitación. Modelos como RHINE permiten integrar el calentamiento nuclear en las simulaciones, mejorando nuestra comprensión de las kilonovas y de la síntesis de elementos. Estos trabajos ayudan a interpretar las observaciones actuales y futuras.