Impacto das predições das massas nucleares via redes neurais Bayesianas em núcleos do processo-r.

Neste trabalho, estudamos sistematicamente o impacto das massas nucleares e do decaimento- β em núcleos que participam do processo-r. No âmbito das massas nucleares, selecionamos os modelos mais bem ajustados aos dados experimentais disponíveis. Em seguida, aprimoramos cada um destes modelos com o método Bayesian Neural Network (BNN), incorporando dois novos inputs: termos de isospin e de superfície. A inclusão desses parâmetros no treinamento permitiu ao método BNN melhorar significativamente todos os modelos de massa analisados, alcançando o menor erro quadrático médio (root mean square) reportado na literatura, 0.113 MeV. As predições das massas aprimoradas com o BNN apresentam uma melhoria em quantidades superiores a 50% em todos os modelos estudados. Para os modelos KTUY05 e DZ10, os aprimoramentos são de 80.3% e 79.5%, respectivamente. Estas correções reforçam a necessidade de se aprimorar os modelos de massa, principalmente em regiões de maior instabilidade. Para estudar o decaimento-β, utilizamos o modelo proposto por Takahashi e Yamada, a Teoria grossa do decaimento beta. A este modelo, incorporamos as massas nucleares aprimoradas com o BNN e as primeiras transições proibidas. Observou-se que as transições proibidas e o BNN desempenham um papel fundamental na modelagem do decaimento-β, principalmente em núcleos ricos em nêutrons, reduzindo o gap entre o resultado teórico e o experimental em até 5 ordens de grandeza. Em cenários onde não há dados experimentais disponíveis, como o de pré-supernova e supernova, os nossos resultados estão em excelente acordo com os modelos Shell Model e QRPA. Adicionalmente, incorporamos as mesmas transições proibidas na modelagem das seções de choque neutrino-núcleo. Os resultados obtidos estão em bom acordo com os modelos RPA e com o trabalho pioneiro de Itoh. Por fim, aplicamos essas melhorias para calcular o tempo de congelamento do processo-r, considerando condições de temperatura e densidade de nêutrons suficientemente elevadas para sustentar o equilíbrio nuclear estatístico. Os resultados obtidos estão em linha com os sofisticados modelos hidrodinâmicos presentes na literatura, aproximadamente 1 s.