AIが解く世界の難問 · 物理学 · arXiv · 2026-10-26
機械学習によるβ崩壊半減期とr過程観測量への応用
原題: Machine Learning $\beta$-decay Half-lives and Their Application to $r$-Process Observables
中性子過剰核のβ崩壊半減期を正確にモデル化することは、r過程元素合成とキロノバ光度曲線の理解に欠かせないが難しい。研究では、最新の実験データで学習させた混合密度ネットワーク（MDN）により半減期の確率分布を直接出力させた。単一モデルは実験データとよく一致したが、学習データを変えると外挿結果の幅が大きく広がり、特にN=126の同重体鎖のようなデータの少ない領域で顕著だった。さらに、これらの結果をr過程ネットワーク計算に入れて同位体存在比と光度曲線への影響を評価した。