Inteligența Artificială a creat prima simulare a Căii Lactee cu 100 de miliarde de stele

Adaugă-ne ca sursă preferată

Urmărește-ne in Discover

O nouă simulare îmbunătățită cu inteligență artificială modelează fiecare stea din Calea Lactee cu viteză și detalii fără precedent. Tehnica deblochează un realism la scară galactică, promițând în același timp progrese majore în modelarea climei și a vremii.

Cercetători conduși de Keiya Hirashima de la Centrul RIKEN pentru Științe Teoretice și Matematice Interdisciplinare (iTHEMS) din Japonia, lucrând cu parteneri de la Universitatea din Tokyo și Universitatea din Barcelona din Spania, au creat prima simulare a Căii Lactee capabilă să urmărească peste 100 de miliarde de stele individuale pe parcursul a 10 mii de ani de evoluție.

Echipa a atins această bornă combinând inteligența artificială cu tehnici avansate de simulare numerică. Modelul lor include de 100 de ori mai multe stele decât cele mai sofisticate simulări anterioare și a fost generat de peste 100 de ori mai rapid.

Lucrarea, prezentată la conferința internațională de supercalcul SC ’25, marchează un pas major înainte pentru astrofizică, calculul de înaltă performanță și modelarea asistată de AI. Aceeași strategie ar putea fi aplicată și studiilor la scară largă ale sistemului Terrei, inclusiv cercetării climei și a vremii.

Timp de mulți ani, astrofizicienii și-au propus să construiască simulări ale Căii Lactee suficient de detaliate pentru a urmări fiecare stea individuală.

De ce este atât de dificilă modelarea fiecărei stele?

Astfel de modele le-ar permite cercetătorilor să compare direct teoriile despre evoluția galactică, structură și formarea stelelor cu datele observaționale.

Totuși, simularea exactă a unei galaxii necesită calcularea gravitației, a comportamentului fluidelor, a formării elementelor chimice și a activității supernovelor pe intervale enorme de timp și spațiu, ceea ce face sarcina extrem de solicitantă.

Oamenii de știință nu au putut modela anterior o galaxie la fel de mare precum Calea Lactee, menținând în același timp detalii fine la nivelul stelelor individuale. Simulațiile actuale pot reprezenta sisteme cu masa echivalentă a aproximativ un miliard de sori, mult sub cele peste 100 de miliarde de stele care alcătuiesc Calea Lactee.

Drept urmare, cea mai mică „particulă” din acele modele reprezintă de obicei un grup de aproximativ 100 de stele, ceea ce face o medie a comportamentului stelelor individuale și limitează precizia proceselor la scară mică. Provocarea este legată de intervalul dintre pașii de calcul: pentru a capta evenimente rapide, cum ar fi evoluția supernovelor, simularea trebuie să avanseze în trepte de timp foarte mici.

O nouă abordare bazată pe învățarea profundă

Micșorarea pasului de timp înseamnă un efort de calcul mult mai mare. Chiar și cu cele mai bune modele bazate pe fizică de astăzi, simularea Căii Lactee stea cu stea ar necesita aproximativ 315 ore pentru fiecare 1 milion de ani de evoluție galactică.

La această rată, generarea a 1 miliard de ani de activitate ar dura peste 36 de ani. Pur și simplu adăugarea mai multor nuclee de supercomputer nu este o soluție practică, deoarece consumul de energie devine excesiv și eficiența scade pe măsură ce se adaugă mai multe nuclee.

Pentru a depăși aceste bariere, Hirashima și echipa sa au conceput o metodă care îmbină un model surogat de învățare profundă cu simulările fizice standard.

Surogatul a fost antrenat folosind simulări de supernove de înaltă rezoluție și a învățat să prezică modul în care gazul se răspândește în timpul celor 100.000 de ani care urmează unei explozii de supernovă, fără a necesita resurse suplimentare din simularea principală.

Această componentă AI le-a permis cercetătorilor să capteze comportamentul general al galaxiei, modelând în același timp evenimente la scară mică, inclusiv detaliile fine ale supernovelor individuale.

Potențial mai larg pentru modelarea climei, vremii și oceanelor

Echipa a validat abordarea comparând rezultatele acesteia cu rulări la scară mare pe supercomputerul Fugaku de la RIKEN și pe sistemul supercomputer Miyabi de la Universitatea din Tokyo.

Metoda oferă o rezoluție reală stea cu stea pentru galaxii cu peste 100 de miliarde de stele și face acest lucru cu o viteză remarcabilă. Simularea a 1 milion de ani a durat doar 2,78 ore, ceea ce înseamnă că 1 miliard de ani ar putea fi finalizați în aproximativ 115 zile în loc de 36 de ani, scrie ScienceDaily.

Această abordare hibridă bazată pe AI ar putea remodela multe domenii ale științei computaționale care necesită conectarea fizicii la scară mică cu comportamentul la scară mare.

Domenii precum meteorologia, oceanografia și modelarea climei se confruntă cu provocări similare și ar putea beneficia de instrumente care accelerează simulările complexe.

Vă mai recomandăm să citiți și:

Ceva colosal străbate galaxia Calea Lactee, au descoperit astronomii

Telescopul James Webb dezvăluie secretele celui mai vast nor de formare stelară din Calea Lactee

Telescopul Hubble a observat o galaxie care formează stele de 10 ori mai rapid decât Calea Lactee

O structură cu diametrul de 200 de ani-lumină, găsită într-o zonă mai puțin explorată a Căii Lactee