מודל למידת מכונה חדש משלב חישובי תגובות גרעיניות בהדמיות של מיזוגי כוכבי נייטרונים, ומאפשר לבחון ביעילות רבה יותר את החימום הנוצר בתהליך לכידת הנייטרונים המהירה — התהליך שמייצר זהב, אורניום ויסודות כבדים נוספים
מה מקורם של הזהב בתכשיטים, האורניום המשמש כדלק גרעיני ורבים מהיסודות הכבדים ביותר בטבע? מדענים מעריכים כי חלק גדול מהם נוצר באירועים האסטרופיזיקליים האלימים ביותר ביקום, ובהם מיזוגים של כוכבי נייטרונים. אלא שהדמיית התהליכים הגרעיניים המתרחשים באירועים אלה מחייבת כוח מחשוב רב במיוחד.
חוקרים במרכזי המחקר הגרמניים GSI ו־FAIR, בשיתוף עמיתים ממוסדות נוספים, פיתחו כעת מודל המבוסס על למידת מכונה, שנועד להעמיק את ההבנה של היווצרות יסודות בתנאים קיצוניים. לראשונה שילב הצוות רשת עצבית של למידה עמוקה בהדמיות הידרודינמיות, כדי לחשב את האנרגיה המשתחררת במהלך נוקלאוסינתזה בתהליך ה־r — תהליך לכידת הנייטרונים המהירה.
יסודות כימיים רבים נוצרים באירועים עתירי אנרגיה, ובהם התפוצצויות סופרנובה ומיזוגים של כוכבי נייטרונים. בסביבות אלה קיימים שטפים גדולים של נייטרונים חופשיים, המאפשרים לגרעיני אטומים ללכוד נייטרונים בקצב מהיר מאוד.
בתהליך ה־r, גרעיני האטומים לוכדים נייטרונים מהר יותר מכפי שהם מסוגלים להתפרק. כך נוצרים גרעינים עשירים מאוד בנייטרונים. חלק מהנייטרונים עוברים בהמשך דעיכת בטא והופכים לפרוטונים, וכך מתקבלים גרעינים של יסודות בעלי מספר אטומי גבוה יותר. התהליך נחשב לאחד המנגנונים המרכזיים להיווצרות יסודות כבדים מברזל, ובהם זהב, פלטינה ואורניום.
הדמיה מפורטת של התהליך מחייבת מעקב אחר אלפי גרעינים ומיליוני תגובות גרעיניות אפשריות. כאשר חישובים אלה משולבים בהדמיה תלת־ממדית של חומר הנפלט ממיזוג כוכבי נייטרונים, העלות החישובית עלולה להיות גבוהה מאוד.
“חוקרים ברחבי העולם מנסים להבין את התגובות המורכבות האלה באמצעות הדמיות תאורטיות”, אמר ד"ר אוליבר ג'אסט, המחבר הראשון של המחקר. “אולם הכללת כל הפרמטרים במודלים דורשת עוצמת מחשוב עצומה, ולכן לעיתים קרובות יש צורך לפשט אותם. המודל החדש שלנו, RHINE, המשתמש בבינה מלאכותית, מציע חלופה יעילה”.
רשת עצבית מחליפה חלק מהחישובים המורכבים
RHINE משתמש ברשת עצבית של למידה עמוקה כדי לחזות את כמות האנרגיה המשתחררת בתגובות הגרעיניות בזמן תהליך ה־r. אנרגיה זו, המכונה חימום גרעיני, עשויה להשפיע על התנועה, ההתפשטות ופיזור המהירויות של החומר הנפלט ממערכת כוכבי הנייטרונים.
החימום עשוי להשפיע גם על האותות האלקטרומגנטיים הנוצרים לאחר המיזוג. אחד האותות האלה הוא קילונובה — התפרצות אור הנגרמת בין השאר מהתפרקות רדיואקטיבית של גרעינים חדשים שנוצרו בחומר הנפלט. צבעה, עוצמתה וקצב דעיכתה של הקילונובה יכולים לספק מידע על סוגי היסודות שנוצרו ועל כמות החומר שנפלטה.
כדי לאמן את המודל ביצעו החוקרים מספר רב של חישובי ייחוס, שכללו רשת מלאה של תגובות גרעיניות. לאחר מכן למדה הרשת העצבית לזהות את הקשר בין התנאים הפיזיקליים של החומר לבין קצב שחרור האנרגיה.
“תחילה מאמנים את מודלי למידת המכונה באמצעות מספר גדול של חישובי ייחוס, המבוצעים בעזרת מערך מלא של תגובות גרעיניות”, הסביר ד"ר זוויי שיונג, שהיה שותף מרכזי בפיתוח המודל. “לאחר מכן משלבים את המודלים בהדמיות ההידרודינמיות, כדי להעריך את קצבי החימום במהלך תהליך ה־r במאמץ חישובי מזערי”.
החוקרים השוו את תחזיות הרשת העצבית לתוצאות שהתקבלו בחישובי התגובות המלאים. לדבריהם, ההתאמה הייתה גבוהה, והראתה כי ניתן להשתמש במודל כדי לקצר במידה ניכרת את זמן החישוב בלי לוותר על תיאור מפורט יחסית של החימום הגרעיני.
ההשוואות גם הראו כי החימום בתהליך ה־r אינו רק פרט משני. הוא עשוי לשנות את האופן שבו החומר מתפשט לאחר המיזוג, ולכן יש להביא אותו בחשבון בדורות הבאים של הדמיות אסטרופיזיקליות.
האירוע שסיפק ראיה תצפיתית
ב־17 באוגוסט 2017 זוהו לראשונה גלי כבידה שנוצרו מהתנגשות של שני כוכבי נייטרונים. האירוע, שסומן GW170817, התרחש בגלקסיה NGC 4993, במרחק של כ־130 מיליון שנות אור מכדור הארץ.
טלסקופים רבים עקבו אחר מקור גלי הכבידה וזיהו קילונובה שהלכה ודעכה במשך ימים. התצפיות סיפקו ראיות לכך שמיזוגים של כוכבי נייטרונים אכן יכולים לייצר כמויות משמעותיות של יסודות כבדים.
מודלים דוגמת RHINE עשויים לאפשר לחוקרים להשוות בעתיד בין הדמיות מפורטות יותר לבין תצפיות בקילונובות. כך יהיה אפשר להעריך טוב יותר אילו יסודות נוצרו בכל אירוע, כיצד התפזר החומר
