Астрофизики научили нейросети моделировать рождение тяжёлых элементов при слиянии звёзд в реальном времени
Метод RHINE рассчитывает выделение энергии r-процесса в реальном времени, исправляя системные ошибки в моделях со времён исторического наблюдения GW170817 Группа вычислительных астрофизиков из Центра по изучению тяжёлых ионов имени Гельмгольца (GSI, Германия) представила RHINE (R-process Heating Implementation with NEural networks) — первый метод, который использует нейросети непосредственно внутри многомерных гидродинамических симуляций слияния нейтронных звёзд. Разработка устраняет проблему, к



















