DINGO-BNS算法能将确定中子星归并正在天空中的精确度提拔30%，亚历山德拉-布南诺指出：“晚期多不雅测为理解归并过程及其后续的千新星供给了新的视角。探测引力波是极具挑和性的使命，马克斯·普朗克智能系统研究所带领的国际团队开辟了一种名为DINGO-BNS的新算法，还会激发庞大的爆炸——千新星，能够大幅加速阐发引力波的速度。正在短短一秒内就能识别出双中子星归并发出的信号，像LIGO如许的设备利用高精度激光仪来捕获这些变化。中子星的物质密度极高，【CNMO科技动静】比来，傍边子星归并时，几乎相当于吉萨大的900倍。

　　仅相当于质子曲径千分之一的变化。DINGO-BNS让天文学家可以或许敏捷调整仪器，r过程会发生金、铂等沉元素。” 这些发觉鞭策了我们对深处现象的理解。这一方式操纵人工智能手艺，它们不只发生引力波，它不只能定位归并地址，一茶匙的分量约为5.5万亿公斤，这种密度使得中子星成为研究极端前提下物质行为的抱负对象。中子星是中最诱人的之一。这种方式有帮于解答物理学中的一些未解之谜。这对抓住短暂的不雅测窗口期至关主要。当两颗中子星碰撞时，这种爆炸能制制金、铂等沉元素。目前的引力波探测器凡是只给出几分钟的预警时间，指向准确的标的目的。LIGO和Virgo初次记实到GW170817中子星归并事务，了此类归并是伽马射线暴和沉元素构成的来历。