Ao combinar o aprendizado de máquina com modelos numéricos, foi criada a simulação de supercomputador mais detalhada da Via Láctea até hoje. O programa funciona 100 vezes mais rápido do que os modelos mais detalhados, dando aos astrónomos a oportunidade de mapear a evolução de milhares de milhões de anos da Via Láctea em meses, em vez de décadas.
A nova simulação contém 100 bilhões de partículas, representando Estrelaque é aproximadamente o mesmo número de estrelas chamado Via Láctea Lar. Simulações anteriores de melhor resolução só conseguiam gerenciar um bilhão de estrelas e eram lentas. A simulação detalhada de 1 milhão de anos de evolução da galáxia requer 315 horas em tempo real (ou 13 dias), o que significa que simular 1 bilhão de anos usando a simulação anterior de melhor resolução exigiria quase 36 anos de tempo de computação real.
Em comparação, a simulação anterior de melhor resolução tinha apenas um bilhão de partículas. Cada partícula representa 100 estrelas, mas isso suaviza detalhes como o efeito de partículas individuais supernova Pode ter um impacto no ambiente gasoso circundante. Portanto, as melhores simulações anteriores favorecem eventos de longo prazo em vez de fenómenos de curto prazo associados a estrelas individuais, mas são frequentemente fenómenos de curto prazo que influenciam a evolução das galáxias em maior escala e a longo prazo.
O processamento de simulações em escalas de tempo mais curtas requer mais poder computacional, mas a equipe de Hirashima conseguiu contornar esse obstáculo desenvolvendo um novo método. Ele pega um modelo substituto de aprendizado profundo (pense nele como um modelo de treinamento) e o aplica a dados de supernovas de alta resolução para aprender a prever como os remanescentes de supernovas se expandem meio interestelar Em 100.000 anos. Esta expansão altera a distribuição e a composição química do meio interestelar, soprando para longe o gás e a poeira do meio interestelar e enriquecendo-o com novos elementos formados em explosões de supernovas. Este gás e poeira acabarão por se transformar na próxima geração de estrelas que povoarão a Via Láctea.
Ao combinar modelos substitutos com simulações numéricas que descrevem a dinâmica geral da Via Láctea, a equipe de Hirashima é capaz de incorporar os efeitos de eventos de supernovas de menor escala temporal em processos galácticos de maior escala temporal.
O novo método também é mais rápido, com uma simulação de um milhão de anos levando apenas 2,78 horas para ser renderizada. Nesse ritmo, um bilhão de anos de evolução galáctica poderia ser simulado em apenas 115 dias, em vez de 36 anos.
“Acredito que a combinação de inteligência artificial e computação de alto desempenho marca uma mudança fundamental na forma como resolvemos problemas multiescalares e multifísicos na ciência computacional”, disse Hirashima em um relatório. declaração.
O método também não precisa se limitar à astrofísica; com alguns ajustes, pode ser usado para simular mudanças climáticasmodelos oceânicos ou meteorológicos, onde eventos de pequena escala influenciam processos de maior escala.
No contexto da evolução galáctica e do teste de modelos de como a galáxia se formou, como a sua estrutura se desenvolveu e como a sua química floresceu, a abordagem poderia ser transformadora.
“Esta conquista também mostra que as simulações aceleradas por IA podem ir além do reconhecimento de padrões e tornar-se uma verdadeira ferramenta para a descoberta científica, ajudando-nos a rastrear como os elementos que formaram a própria vida surgiram na ausência da Via Láctea”, disse Hirashima.
Resultados de novas simulações divulgadas como parte da Conferência Internacional de Supercomputação SC ’25.
