A Via Láctea simulada: 100 bilhões de estrelas usando 7 milhões de núcleos de CPU.

Pesquisadores realizaram com sucesso a primeira simulação da Via Láctea do mundo que representa com precisão mais de 100 bilhões de estrelas individuais ao longo de 10 mil anos. Essa façanha foi alcançada combinando inteligência artificial (IA) com simulações numéricas. A simulação não só representa 100 vezes mais estrelas individuais do que os modelos mais avançados anteriores, como também foi produzida mais de 100 vezes mais rápido. 

Imagens frontais (esquerda) e laterais (direita) de um disco galáctico de gás. Essas imagens da distribuição de gás após uma explosão de supernova foram geradas por um modelo substituto de aprendizado profundo. Crédito: RIKEN 

Publicado nos Anais da Conferência Internacional de Computação de Alto Desempenho, Redes, Armazenamento e Análise , o estudo representa um avanço na interseção entre astrofísica, computação de alto desempenho e inteligência artificial. Além da astrofísica, essa nova metodologia pode ser usada para modelar outros fenômenos, como mudanças climáticas e padrões meteorológicos .

Desafios da simulação da Via Láctea

Astrofísicos têm tentado criar uma simulação da Via Láctea até o nível de suas estrelas individuais, que poderia ser usada para testar teorias de formação galáctica, estrutura e evolução estelar em comparação com observações reais. Modelos precisos da evolução galáctica são difíceis de obter porque precisam considerar a gravidade, a dinâmica de fluidos , as explosões de supernovas e a síntese de elementos, cada um desses processos ocorrendo em escalas de espaço e tempo vastamente diferentes.

Até agora, os cientistas não conseguiram modelar galáxias grandes como a Via Láctea, mantendo ao mesmo tempo uma alta resolução em nível estelar. As simulações mais avançadas atualmente têm um limite superior de massa de cerca de um bilhão de sóis, enquanto a Via Láctea possui mais de 100 bilhões de estrelas. Isso significa que a menor "partícula" no modelo é, na verdade, um aglomerado de estrelas com massa equivalente a 100 sóis. O que acontece com estrelas individuais é calculado pela média, e apenas eventos em grande escala podem ser simulados com precisão.

O problema fundamental reside no número de anos entre cada etapa da simulação — mudanças rápidas ao nível de estrelas individuais, como a evolução de supernovas, só podem ser observadas se o intervalo de tempo entre cada captura da galáxia for suficientemente curto.

Limitações computacionais e a necessidade de inovação

No entanto, processar intervalos de tempo menores exige mais tempo e mais recursos computacionais. Além do limite de massa atual, se a melhor simulação física convencional até o momento tentasse simular a Via Láctea até o nível de cada estrela individual, precisaria de 315 horas para cada 1 milhão de anos de tempo de simulação. 

Nesse ritmo, simular até mesmo 1 bilhão de anos de evolução galáctica levaria mais de 36 anos em tempo real. Mas adicionar cada vez mais núcleos de supercomputador não é uma solução viável. Além de consumirem uma quantidade incrível de energia, mais núcleos não necessariamente aceleram o processo, pois a eficiência diminui.

Em resposta a esse desafio, Keiya Hirashima, do Centro RIKEN de Ciências Teóricas e Matemáticas Interdisciplinares (iTHEMS) no Japão, juntamente com colegas da Universidade de Tóquio e da Universidade de Barcelona, ​​na Espanha, desenvolveu uma nova abordagem que combina um modelo substituto de aprendizado profundo com simulações físicas.

O modelo substituto foi treinado em simulações de alta resolução de uma supernova e aprendeu a prever como o gás circundante se expande nos 100.000 anos após uma explosão de supernova, sem usar recursos do restante do modelo. Esse atalho de IA permitiu que a simulação modelasse simultaneamente a dinâmica geral da galáxia, bem como fenômenos em pequena escala, como explosões de supernova.

Para verificar o desempenho da simulação, a equipe comparou os resultados com testes em larga escala usando o supercomputador Fugaku do RIKEN e o Sistema de Supercomputadores Miyabi da Universidade de Tóquio.

Resultados inovadores e implicações mais amplas

O método não só permite a resolução de estrelas individuais em grandes galáxias com mais de 100 bilhões de estrelas, como também simular 1 milhão de anos levou apenas 2,78 horas. Isso significa que o período desejado de 1 bilhão de anos poderia ser simulado em meros 115 dias, e não em 36 anos.

Além da astrofísica, essa abordagem poderia transformar outras simulações multiescala — como as de meteorologia, oceanografia e climatologia — nas quais as simulações precisam conectar processos de pequena e grande escala.

"Acredito que a integração da IA ​​com a computação de alto desempenho representa uma mudança fundamental na forma como abordamos problemas multiescala e multifísicos nas ciências computacionais", afirma Hirashima.

"Essa conquista também demonstra que as simulações aceleradas por IA podem ir além do reconhecimento de padrões e se tornar uma ferramenta genuína para a descoberta científica , ajudando-nos a rastrear como os elementos que formaram a própria vida surgiram em nossa galáxia."

Phys.org