La simulación por supercomputadora más detallada jamás realizada de nuestra Vía Láctea se ha creado combinando el aprendizaje automático con modelos numéricos. Al funcionar 100 veces más rápido que los siguientes modelos más detallados, el programa ofrece a los astrónomos la oportunidad de mapear miles de millones de años de la evolución de nuestra galaxia en meses en lugar de décadas.
La nueva simulación contiene 100 mil millones de partículas que representan estrellas, que es aproximadamente la misma cantidad de estrellas que habitan la Vía Láctea. Las simulaciones anteriores de mejor resolución sólo podían gestionar mil millones de estrellas y eran lentas. Modelar en detalle un millón de años de evolución galáctica tomaría 315 horas, o 13 días, en tiempo real, lo que significa que simular mil millones de años utilizando esas simulaciones anteriores de mejor resolución requeriría casi 36 años de tiempo de computación real.
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En comparación, las simulaciones anteriores de mejor resolución solo tenían mil millones de partículas. Cada partícula representaría 100 estrellas, pero esto luego suavizó los detalles, como el efecto que una sola supernova puede tener en el entorno gaseoso circundante. Por lo tanto, la mejor simulación anterior favoreció los eventos a largo plazo sobre los fenómenos a corto plazo conectados a estrellas individuales, pero a menudo son los fenómenos a corto plazo los que influyen en la evolución galáctica a mayor escala y a más largo plazo.
Procesar simulaciones en escalas de tiempo más cortas requeriría más potencia informática, pero el equipo de Hirashima ha podido sortear esta barrera desarrollando una nueva metodología. Se necesita un modelo sustituto de aprendizaje profundo (considérelo una especie de modelo de entrenamiento) y lo aplica a datos de supernovas de alta resolución para que aprenda a predecir cómo el remanente de supernova se expande hacia el medio interestelar en el transcurso de 100.000 años. Esta expansión elimina el gas y el polvo del medio interestelar y lo enriquece con nuevos elementos forjados por la explosión de la supernova, alterando la distribución y la química del medio interestelar. El gas y el polvo eventualmente se convierten en la próxima generación de estrellas que habitarán la galaxia.
Al integrar el modelo sustituto con simulaciones numéricas que describen la dinámica general de la Vía Láctea, el equipo de Hirashima pudo incorporar los efectos de eventos de supernova de escala temporal más corta en los procesos galácticos de escala temporal más grande.
La nueva metodología también aceleró las cosas, ya que un millón de años de simulación tomó solo 2,78 horas para renderizarse. A ese ritmo, se necesitarían sólo 115 días, no 36 años, para simular mil millones de años de evolución galáctica.
“Creo que la integración de la IA con la informática de alto rendimiento marca un cambio fundamental en la forma en que abordamos los problemas multiescala y multifísica en las ciencias computacionales”, dijo Hirashima en un comunicado.
La metodología tampoco tiene por qué limitarse a la astrofísica; Con algunos ajustes, podría usarse para simular modelos de cambio climático, oceánicos o meteorológicos donde eventos de pequeña escala influyen en procesos de mayor escala.
En el contexto de la evolución galáctica y de probar modelos de cómo se formó nuestra galaxia, cómo se desarrolló su estructura y cómo ha florecido su química, la metodología podría ser transformadora.
“Este logro también muestra que las simulaciones aceleradas por IA pueden ir más allá del reconocimiento de patrones para convertirse en una herramienta genuina para el descubrimiento científico, ayudándonos a rastrear cómo los elementos que formaron la vida misma surgieron sin nuestra galaxia”, dijo Hirashima.
Los resultados de la nueva simulación se publicaron como parte de una conferencia internacional de supercomputación llamada SC ’25.