Міжнародна команда дослідників представила революційний алгоритм штучного інтелекту, здатний аналізувати зіткнення нейтронних зірок у 3600 разів швидше, ніж традиційні методи. Новий інструмент, названий DINGO-BNS (Deep INference for Gravitational-wave Observations from Binary Neutron Stars), базується на нейронних мережах і дозволяє повністю схарактеризувати подію злиття — включаючи маси, обертання та координати — всього за одну секунду.

Нейтронні зірки — це надщільні залишки від зіркових вибухів, і їхні зіткнення генерують гравітаційні хвилі та електромагнітне випромінювання, зокрема світло. Саме ці сигнали є ключем до розуміння природи матерії та гравітації в екстремальних умовах. Проте традиційні методи обробки сигналів, що надходять від детекторів LIGO, Virgo чи KAGRA, займають десятки хвилин або навіть години. Це знижує шанси встигнути зорієнтувати телескопи для фіксації супутніх світлових спалахів — так званих кілонових.

Завдяки DINGO-BNS ця проблема суттєво нівелюється. ШІ-алгоритм дозволяє швидко визначити місце події та координувати спостереження за допомогою телескопів по всьому світу. Крім того, система працює з більшою точністю: розташування джерела на небі визначається на 30% точніше, ніж за чинними алгоритмами, які часто жертвують деталізацією заради швидкості.

Команда також впровадила інновації у стисканні даних та адаптації до різних форматів сигналів. Це дозволяє алгоритму працювати в умовах майбутніх обсерваторій, які фіксуватимуть значно більший обсяг інформації — не хвилини, а години гравітаційних коливань. Такий підхід поєднує сучасні досягнення машинного навчання з фізичним розумінням космічних процесів.

Цей прорив може змінити правила гри в мультимесенджерній астрономії — напрямі, який поєднує гравітаційні хвилі, світло, гамма-випромінювання та інші сигнали для дослідження космосу. DINGO-BNS відкриває можливість спостерігати нейтронні зірки до та під час моменту їх зіткнення, що надасть безпрецедентну інформацію про природу матерії та еволюцію Всесвіту.