A simulação de supercomputador mais detalhada da nossa galáxia, a Via Láctea, foi criada combinando aprendizado de máquina com modelos numéricos. Ao funcionar 100 vezes mais rápido do que os próximos modelos mais detalhados, o programa dá aos astrónomos a oportunidade de mapear milhares de milhões de anos de evolução da nossa galáxia em meses, em vez de décadas.
A nova simulação contém 100 bilhões de partículas representando estrelasque é aproximadamente o mesmo número de estrelas que chamam o Via Láctea lar. As simulações anteriores de melhor resolução só conseguiam gerir um bilhão de estrelas e eram lentas. Modelar detalhadamente um milhão de anos de evolução galáctica levaria 315 horas, ou 13 dias, em tempo real, o que significa que simular um bilhão de anos usando essas simulações anteriores de melhor resolução levaria quase 36 anos de tempo de computação real.
Em comparação, as simulações anteriores de melhor resolução tinham apenas um bilhão de partículas. Cada partícula representaria 100 estrelas, mas isso suavizava os detalhes, como o efeito que uma única supernova pode ter no ambiente gasoso circundante. A melhor simulação anterior, portanto, favorecia eventos de longo prazo em detrimento de fenómenos de curto prazo ligados a estrelas individuais, mas muitas vezes são os fenómenos de curto prazo que influenciam a evolução galáctica de maior escala e de longo prazo.
Processar simulações em escalas de tempo mais curtas exigiria mais poder computacional, mas a equipe de Hirashima conseguiu contornar essa barreira desenvolvendo uma nova metodologia. Ele pega um modelo substituto de aprendizagem profunda – pense nele como uma espécie de modelo de treinamento – e o aplica a dados de supernovas de alta resolução para aprender a prever como o remanescente da supernova se expande no meio interestelar ao longo de 100.000 anos. Esta expansão expulsa o gás e a poeira do meio interestelar e enriquece-o com novos elementos forjados pela explosão da supernova, alterando a distribuição e a química do meio interestelar. O gás e a poeira são então eventualmente convertidos na próxima geração de estrelas que habitarão a galáxia.
Ao integrar o modelo substituto com simulações numéricas que descrevem a dinâmica geral da Via Láctea, a equipe de Hirashima foi capaz de incorporar os efeitos de eventos de supernova em escala de tempo mais curta nos processos galácticos de escala de tempo maior.
A nova metodologia também acelerou as coisas, com um milhão de anos de simulação levando apenas 2,78 horas para ser renderizado. Nesse ritmo, seriam necessários apenas 115 dias, e não 36 anos, para simular um bilhão de anos de evolução galáctica.
“Acredito que a integração da IA com a computação de alto desempenho marca uma mudança fundamental na forma como lidamos com problemas multiescalares e multifísicos nas ciências da computação”, disse Hirashima em um comunicado. declaração.
A metodologia também não precisa ficar restrita à astrofísica; com alguns ajustes, poderia 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 no teste de modelos de como a nossa galáxia se formou, como a sua estrutura se desenvolveu e como a sua química floresceu, a metodologia pode ser transformadora.
“Esta conquista também mostra que as simulações aceleradas por IA podem ir além do reconhecimento de padrões para se tornarem uma ferramenta genuína para a descoberta científica, ajudando-nos a rastrear como os elementos que formaram a própria vida surgiram sem a nossa galáxia”, disse Hirashima.
Os resultados da nova simulação foram publicados como parte de uma conferência internacional de supercomputação chamada SC ’25.
