عندما تندمج الثقوب السوداء أو النجوم النيوترونية، فإنها تعزف على أوتار الفضاء، باثّةً موجات ثقالية – زقزقة تنبأ بها أينشتاين. تلتقط مراصد مثل لايغو نغمة الرنين الكونية هذه، وتُشفّر حدّتها الكتل. لكن هناك فترة صمت في السلم الكوني: فأجسام تتراوح كتلتها بين 2 و5 كتل شمسية لا تُسمع تقريباً أبداً. تقع فجوة الكتلة السفلى هذه بين أثقل النجوم النيوترونية وأخف الثقوب السوداء.
شبكة GWSkyNet-MassGap العصبية تستمع إلى زقزقة الموجة الثقالية وتحكم ما إذا كان الاندماج يشمل نجماً نيوترونياً أم جسماً فجوياً – أشبه بتمييز الآلات الموسيقية في أوركسترا. إنها دقيقة مع الإشارات القوية، لكنها قد تخطئ في تقدير توزيع الكتلة في الإشارات الخافتة. إذا تصادمت النجوم النيوترونية، تلتقط التلسكوبات كيلونوفا تصوغ الذهب؛ أما اندماجات الثقوب السوداء فتبقى مظلمة. وبتمشيط كتالوجات الموجات الثقالية، تُسلط الضوء على مرشحين نادرين. قد تخبئ الفجوة مفاجآت – ربما أشباح مادة الكواركات التي ليست نجماً ولا ثقباً.
كما كتبه المؤلفون، بالإنجليزية arXiv:2605.00391
The physics governing the boundary between the most massive neutron stars (NSs) and the least massive black holes (BHs) is currently uncertain, but could potentially be constrained with new observations. While NSs have been observed with masses up to $$\sim2~M_{\odot}$$, there is a dearth of electromagnetic observations of compact objects in the $$\sim2-5~M_{\odot}$$ range, known as the lower mass gap. Recent observations of gravitational-wave (GW) signals from binary mergers detected by the LIGO-Virgo-KAGRA (LVK) collaboration indicate that this gap is likely not empty. Rapidly distinguishing whether a candidate GW event has components in this purported mass gap can indicate the likelihood of a detectable electromagnetic counterpart, and thus inform decisions for follow-up observations. In this work we train a neural network model, GWSkyNet-MassGap, that simultaneously predicts the probability that a candidate merger has a component in the lower mass gap ($$P_{\mathrm{MassGap}}$$) and the probability that it involves a NS ($$P_{\mathrm{NS}}$$). We find that the model is able to infer information about the source chirp mass to predict $$P_{\mathrm{MassGap}}$$ and $$P_{\mathrm{NS}}$$, leading to correct predictions for high-mass mergers with $$\mathcal{M}_c\gtrsim15~M_{\odot}$$, but less accurate predictions for lower-mass systems which require knowledge of the binary mass ratio to break the mass degeneracy. For candidate events in the first part of LVK's fourth observing run (O4a), the model has a mean prediction error of 9% for $$P_{\mathrm{MassGap}}$$ and 6% for $$P_{\mathrm{NS}}$$. The model could be further developed to rapidly predict the source chirp mass for candidate events in future observing runs.
قطعة بحجم مكعب السكر من مادة النجم النيوتروني ستفوق جبل إيفرست وزناً، مما يجعلها أكثف مادة معروفة في الكون خارج الثقب الأسود.