Uma equipa de cientistas do Departamento de Física da Faculdade de Ciências e Tecnologia de Coimbra (FCTUC) usou machine learning para reduzir em sete vezes o tempo de cálculo da massa máxima de estrelas de neutrões. A pesquisa, publicada na revista Physics Letters B, recorre à regressão simbólica para relacionar a massa máxima com a equação de estado destas estrelas, um dos objetos mais densos do Universo. A sua composição interna — presença de quarks desconfinados ou hiperões — é ainda uma incógnita.
Constança Providência, investigadora do Centro de Física da UC (CFisUC) e professora da FCTUC, explica que, com os dados atuais e futuros, espera-se desvendar a composição destes objetos. No entanto, extrair propriedades da matéria a altas densidades a partir de observações astronómicas é um desafio complexo que exige cálculos demorados, pois milhões de modelos precisam ser testados com a inferência de Bayes.
Os especialistas esperam que as técnicas computacionais avançadas permitam descodificar a equação de estado da matéria densa diretamente das observações, revelando as propriedades da matéria bariónica a altas densidades e a transição de fase para a matéria desconfinada.