Une équipe de chercheurs internationaux a publié dans Nature Communications une étude révolutionnaire démontrant comment l'intelligence artificielle accélère la compréhension des forces nucléaires à l'intérieur des étoiles à neutrons. En utilisant des données astrophysiques provenant de fusions d'étoiles à neutrons, les scientifiques ont réussi à relier directement les phénomènes macroscopiques observables à la physique quantique microscopique régissant les interactions entre neutrons et protons. Ce travail marque une première dans le domaine, selon Ingo Tews, physicien au Los Alamos National Laboratory. Jusqu'à présent, la connexion entre l'échelle des astres et celle des noyaux atomiques restait fragmentée. Grâce à des cadres d'apprentissage automatique développés par une collaboration incluant des chercheurs de l'Université technique de Darmstadt en Allemagne, il est désormais possible de déduire les interactions nucléaires complexes directement à partir de données d'observation spatiale. Isak Svensson, auteur principal de l'étude, précise que cette approche ouvre une nouvelle fenêtre sur la physique de la force forte et ses effets sur les étoiles à neutrons. Le défi initial résidait dans la complexité computationnelle. Simuler le comportement des neutrons dans des environnements aussi denses à l'aide de modèles physiques traditionnels exigeait des ressources énormes, parfois des heures de calcul sur des milliers de cœurs de processeur pour une seule solution. Pour surmonter cet obstacle, les chercheurs ont conçu un système hybride d'algorithmes d'IA. Le premier algorithme intègre la compréhension de la physique quantique sous-jacente pour prédire rapidement les propriétés de la matière dense. Le second, un réseau de neurones entraîné sur de vastes ensembles de données, relie ces propriétés de matière dense aux caractéristiques observables des étoiles à neutrons. Ces outils agissent comme des substituts rapides et fiables aux calculs haute fidélité, permettant des prédictions quasi instantanées sur des paramètres tels que la taille des étoiles et leur déformation de marée. Les résultats, validés par rapport aux expériences terrestres, confirment la pertinence de la méthode, bien que les incertitudes soient encore plus grandes avec les données actuelles. Rahul Somasundaram, également auteur principal, note que ces outils surpassent les attentes et offriront des contraintes encore plus précises grâce aux détecteurs de prochaine génération comme Cosmic Explorer aux États-Unis ou l'Einstein Telescope en Europe. Cette recherche s'appuie sur des données issues de l'événement historique GW170817, une fusion d'étoiles à neutrons détectée en 2017 par l'observatoire d'ondes gravitationnelles LIGO. Les ondes gravitationnelles capturées ont révélé la déformation des étoiles durant leur approche, tandis que les données du télescope spatial X-ray NICER de la NASA ont permis d'estimer la masse et le rayon de ces objets compacts. Cette combinaison de signaux, appelée astronomie multimessager, enrichit considérablement le jeu de données disponible. Les interactions au sein des étoiles à neutrons sont gouvernées par la force forte, l'une des quatre forces fondamentales de l'univers. Elle est responsable de la liaison des quarks et des gluons pour former des nucléons, et lie ces nucléons entre eux au sein des noyaux atomiques. Comprendre cette force aux densités extrêmes, où une étoile peut contenir deux fois la masse du soleil dans un rayon de seulement 24 kilomètres, est un enjeu majeur. L'étude vise également à mieux cerner les forces à trois corps, un aspect mal compris des interactions nucléaires qui n'apparaît que lorsque trois particules ou plus sont proches les unes des autres. À long terme, ces avancées pourraient aider les physiciens à identifier des formes exotiques de matière, telles que des transitions de phase vers des états de quarks et de gluons libres, éclairant ainsi la physique de la matière aux densités les plus élevées de l'univers.