AI模型RHINE加速模擬中子星合併重元素誕生

宇宙中如黃金與鉑等重金屬的誕生，源於中子星合併等極端事件中的「快速中子捕獲過程」。然而，由於模擬複雜核反應需龐大的運算資源與成本，天文物理界被迫簡化模型，使理論與太空觀測數據產生誤差。如何精準還原重元素誕生的瞬間，成為科學界長年難以克服的瓶頸。

德國GSI亥姆霍茲重離子研究中心於2026年7月18日發表全新AI模型「RHINE」。該模型在投資總額約33億歐元的FAIR國際設施支持下開發，利用類神經網路即時預估核反應加熱率，將預測誤差控制在10%以內，大幅降低運算成本，為地面實驗與太空觀測對接帶來關鍵進展。