傳統運算做不到的 AI 來解，科學家從中子星碰撞解讀原子核奧祕
在發表於《自然通訊》的一項突破性研究中，洛斯阿拉莫斯國家實驗室（LANL）與德國達姆施塔特工業大學的團隊，成功利用人工智慧（AI）與機器學習技術，將宇宙中最壯觀的天體物理爆發現象，與自然界最小組成部分──原子核──的運作機制連結起來。這項創新讓科學家首次能透過觀測宏觀的中子星，直接推斷量子層面中子與質子之間的交互作用。
中子星是宇宙中密度最高的天體之一，儘管直徑僅約 24 公里，質量卻達太陽的兩倍。其內部物質特性類似原子核中心，受「強作用力」支配。然而，要透過傳統計算模擬這種極端密度下的核子交互作用，往往耗時且難以執行。為此，研究團隊開發了一套 AI 框架做為高效的替代模型。該系統包含基於量子物理的演算法與神經網路，能瞬間將緻密物質的微觀物理與中子星的宏觀特性（如大小、潮汐變形）建立聯繫。
研究團隊採用了「多信使天文學」的數據，包括 2017 年 LIGO 偵測到的雙中子星合併重力波（GW170817），以及 NASA NICER 望遠鏡觀測到的 X 射線數據。透過 AI 分析這些訊號，科學家成功對強作用力施加了關鍵約束，甚至有助於解析複雜的「三體力」交互作用。
研究團隊表示，這套工具的表現超出預期，其結果與地面實驗一致。這項技術不僅為理解極端密度下的物質形態開啟新視窗，隨著未來愛因斯坦望遠鏡與宇宙探測者等新一代設施投入使用，此 AI 框架將成為探索宇宙奧祕的強大關鍵。
（首圖來源：AI 生成）