L'IA face aux grands problèmes du monde · Physique · arXiv · 2026-10-26
Apprentissage automatique des demi-vies de décroissance $\beta$ et leur application aux observables du processus $r$
Titre original: Machine Learning $\beta$-decay Half-lives and Their Application to $r$-Process Observables
Modéliser avec précision les demi-vies de désintégration β des noyaux riches en neutrons est important pour la nucléosynthèse du processus r et les courbes de lumière des kilonovae. Un réseau de densité de mélange (Mixture Density Network) entraîné sur des données expérimentales récentes produit une distribution de probabilité des demi-vies, tandis que la variation des données d'entraînement génère une large dispersion d'extrapolations, en particulier dans les régions pauvres en données comme la chaîne isotonique N=126. Les modèles obtenus ont également été propagés dans des calculs de réseau du processus r afin d'évaluer leur effet sur les abondances isotopiques et les courbes de lumière.