Inteligência artificial e estrelas de nêutrons: nova abordagem para entender as forças nucleares

Estrelas de nêutrons são remanescentes extremamente compactos formados após o colapso gravitacional do núcleo de estrelas massivas no final de suas vidas. Quando uma estrela com massa suficiente esgota seu combustível nuclear, seu núcleo implode em uma supernova, comprimindo prótons e elétrons até que se combinem e formem nêutrons. O resultado é um objeto com massa comparável à do Sol concentrada em uma esfera com cerca de 10 a 20 quilômetros de diâmetro.

Devido a essa compressão extrema, a densidade média de uma estrela de nêutrons ultrapassa a densidade de núcleos atômicos. No interior dessas estrelas, a Física é dominada por interações nucleares fortes sob condições extremas de pressão e densidade. Os nêutrons formam um fluido degenerado enquanto prótons e elétrons coexistem em um estado de matéria muito comprimido. Em camadas mais profundas, algumas hipóteses sugerem que partículas exóticas, como híperons ou até quarks livres, podem surgir devido às energias envolvidas.

Um estudo recente publicado na Nature Communications propõe uma nova abordagem para investigar essas condições extremas utilizando técnicas de inteligência artificial (IA). A ideia do estudo é estudar dados de fenômenos associados a estrelas de nêutrons, como explosões e emissões de alta energia. Ao combinar modelos físicos com IA, o estudo conseguiu restringir melhor como prótons e nêutrons interagem dentro desses ambientes extremos e dar uma luz sobre como acontece as interações em condições raras.

Estrelas de nêutrons

Estrelas de nêutrons são remanescentes compactos formados após o colapso gravitacional do núcleo de estrelas massivas. Nesse processo, a pressão gravitacional torna-se tão intensa que prótons e elétrons se combinam, formando nêutrons e produzindo um material extremamente denso. Essa compressão leva a densidades próximas ou superiores às densidades onde a matéria se encontra em um estado degenerado, ou seja, quando diferentes estados quânticos compartilham o mesmo nível de energia.

Esses objetos funcionam como laboratórios naturais para estudar matéria sob condições muito raras. No interior de uma estrela de nêutrons, a pressão e a densidade são elevadas ao ponto de que as interações nucleares fortes passam a dominar o comportamento da matéria. Nessas condições, prótons, nêutrons e possivelmente partículas mais exóticas podem formar estados coletivos complexos, incluindo fases superfluídas e supercondutoras. Essas estrelas também estão associadas com fenômenos como campos magnéticos intensos, emissão de radiação de alta energia e rotações extremamente rápidas.

Interações nucleares

No interior de estrelas de nêutrons, a matéria é comprimida até uma densidades que podem ultrapassar várias vezes a densidade nuclear sendo dominado por interações nucleares fortes. Nessas condições, os nêutrons tornam-se as partículas predominantes, enquanto prótons e elétrons possuem em menor proporção. Em densidades extremas, a interação de dentro de estrelas de nêutrons determina a chamada equação de estado da matéria nuclear, que relaciona pressão, densidade e energia interna.

A estrutura global da estrela, como seu raio, massa e estabilidade, depende diretamente dessas propriedades microscópicas. À medida que a densidade aumenta em direção ao núcleo da estrela, as interações entre partículas podem gerar estados exóticos da matéria. Modelos teóricos indicam que os nêutrons podem formar um fluido quântico superfluido, enquanto os prótons podem entrar em um estado supercondutor. Em regiões ainda mais densas, há hipóteses de transições de fase para formas mais exóticas de matéria, incluindo a possível presença de hádrons estranhos ou matéria de quarks.

Uso de IA

Para entender as interações nucleares que ocorrem no interior de estrelas de nêutrons é necessário descrever a interação entre nêutrons em densidades extremas que exige um custo computacional alto. Simular apenas um desses modelos pode custar horas de processamento tornando a exploração de múltiplos cenários inviável. Para contornar essa limitação, pesquisadores desenvolveram um framework baseado em IA capaz de estudar modelos de interações nucleares e propriedades observáveis de estrelas de nêutrons.

O sistema aprende padrões físicos que permitem estimar essas propriedades quase instantaneamente. Isso reduz drasticamente o custo computacional e amplia a capacidade de explorar diferentes regimes da Física nuclear densa. O método utiliza dois tipos de técnicas sendo o primeiro para incorporar princípios da mecânica quântica e estimar propriedades da matéria densa a partir das interações entre partículas. Já o segundo consiste em uma rede neural treinada com grandes conjuntos de dados que relaciona essas propriedades microscópicas às características macroscópicas das estrelas de nêutrons.

Entendendo estrelas de nêutrons

Os resultados obtidos nesse trabalho indicam que as propriedades macroscópicas de estrelas de nêutrons estão diretamente ligadas às interações nucleares. Essas interações são por uma das quatro interações fundamentais da natureza, responsável por manter quarks e glúons confinados dentro de prótons e nêutrons. No interior de estrelas de nêutrons, o comportamento coletivo dos nucleons determina diretamente propriedades observáveis do objeto astrofísico. A análise mostrou que parâmetros como massa, raio e deformação gravitacional das estrelas dependem dessas interações quânticas.

Outro resultado importante do estudo foi a obtenção de novos limites para aspectos das interações nucleares, em especial as chamadas forças de três corpos. Essas interações surgem quando três ou mais nucleons estão suficientemente próximos para que suas forças não possam ser descritas apenas por pares de partículas. Essa análise também ajudou a restringir a possibilidade de estados exóticos da matéria, incluindo possíveis transições de fase envolvendo quarks e glúons em densidades elevadas.

Referência da notícia

Somasundaram et al. 2025 Inferring three-nucleon couplings from multi-messenger neutron-star observations Nature Communications