Αστρική υπερπροσομοίωση: Η πρώτη αναπαράσταση του Γαλαξία με 100 δισεκατομμύρια άστρα
Μια διεθνής ερευνητική ομάδα δημιούργησε την πρώτη προσομοίωση του Γαλαξία που παρακολουθεί περισσότερα από 100 δισεκατομμύρια άστρα, ένα προς ένα, σε βάθος χιλιετιών. Η επίτευξη, αποτέλεσμα συνεργασίας ανάμεσα στο RIKEN iTHEMS, το University of Tokyo και το Universitat de Barcelona, παρουσιάστηκε στο SC ’25, την κορυφαία διεθνή διάσκεψη για υπερυπολογιστές. Και πέρα από το καθαρά αστρονομικό ενδιαφέρον, η μέθοδος ανοίγει δρόμο για νέα άλματα όχι μόνο στην κοσμολογία, αλλά και στην πρόγνωση καιρού, την κλιματική επιστήμη και τη μοντελοποίηση πολύπλοκων φυσικών συστημάτων.
Η έρευνα, με επικεφαλής τον Keiya Hirashima, έλυσε ένα από τα πιο επίμονα προβλήματα στην αστροφυσική προσομοίωση: πώς αποτυπώνεις λεπτομερώς τη συμπεριφορά κάθε μεμονωμένου άστρου, χωρίς η διαδικασία να απαιτεί δεκαετίες πραγματικού χρόνου; Μέχρι σήμερα, τα πιο προηγμένα μοντέλα κατάφερναν να φτάσουν σε ανάλυση αντίστοιχη με περίπου ένα δισεκατομμύριο ηλιακές μάζες, χρησιμοποιώντας “σωματίδια” που αντιστοιχούσαν σε ομάδες εκατοντάδων άστρων. Αυτή η αναγκαστική ομαδοποίηση κρύβει τις μικροκλίμακες που καθορίζουν τη δομή του Γαλαξία: τη γέννηση νέων άστρων, τη διάχυση του αερίου, την εξέλιξη των βαρέων στοιχείων και βέβαια τη βίαιη ενέργεια των υπερκαινοφανών.
Για να λύσουν αυτό το πρόβλημα, οι ερευνητές έστρεψαν το βλέμμα τους στην τεχνητή νοημοσύνη. Η βασική δυσκολία στις κλασικές προσομοιώσεις είναι το χρονικό βήμα: φαινόμενα όπως η εκτόνωση ενός supernova συμβαίνουν τόσο γρήγορα που ο υπολογισμός χρειάζεται μικροσκοπικά χρονικά βήματα, εκτοξεύοντας τον συνολικό χρόνο υπολογισμού. Σύμφωνα με τυπικές εκτιμήσεις, μια προσομοίωση του Γαλαξία με αυτή την ακρίβεια θα χρειαζόταν 315 ώρες για κάθε ένα εκατομμύριο χρόνια εξελικτικής ιστορίας. Για ένα δισεκατομμύριο έτη, μιλάμε για πάνω από 36 χρόνια συνεχούς λειτουργίας υπερυπολογιστή.
Η λύση ήρθε με ένα υβριδικό μοντέλο, στο οποίο οι υπολογισμοί υψηλής φυσικής ακρίβειας συνεργάζονται με ένα deep learning surrogate model. Η ομάδα εκπαίδευσε το νευρωνικό δίκτυο με δεδομένα από υπερ-αναλυτικές προσομοιώσεις supernova, επιτρέποντάς του να «μάθει» πώς διαχέεται το αέριο κατά τα 100.000 χρόνια που ακολουθούν μια έκρηξη. Το AI στη συνέχεια ενσωματώθηκε στην κύρια προσομοίωση και ανέλαβε να υπολογίζει αυτές τις μικροκλίμακες χωρίς να χρειάζεται επιπλέον υπολογιστικός χρόνος.
Τα αποτελέσματα ήταν εντυπωσιακά. Η προσομοίωση των 100 δισεκατομμυρίων άστρων ολοκληρώθηκε με ταχύτητα που ξεπερνά κατά εκατοντάδες φορές τις παραδοσιακές μεθόδους. Εκεί όπου παλαιότερα απαιτούνταν 315 ώρες ανά εκατομμύριο χρόνια προσομοίωσης, τώρα η ίδια χρονική κλίμακα χρειάζεται 2.78 ώρες. Με αυτόν τον ρυθμό, η εξέλιξη του Γαλαξία σε βάθος ενός δισεκατομμυρίου ετών μπορεί να ολοκληρωθεί σε περίπου 115 ημέρες.
Διαβάστε επίσης
Η ομάδα επιβεβαίωσε την αξιοπιστία της μεθόδου συγκρίνοντας τα αποτελέσματα του AI-enhanced μοντέλου με μεγάλες προσομοιώσεις που εκτελέστηκαν στα συστήματα Fugaku του RIKEN και Miyabi του University of Tokyo. Η σύγκλιση των αποτελεσμάτων δείχνει ότι ο συνδυασμός φυσικής και τεχνητής νοημοσύνης δεν θυσιάζει την ακρίβεια προς όφελος της ταχύτητας, κάτι που μέχρι σήμερα αποτελούσε έναν βασικό φόβο για τέτοιου είδους υβριδικές προσεγγίσεις.
Πέρα από την καθαρή αστροφυσική, οι συνέπειες της μεθόδου αγγίζουν πολλές ακόμα επιστήμες που παλεύουν με αντίστοιχα προβλήματα πολλαπλών κλιμάκων. Η μετεωρολογία, η ωκεανογραφία και τα κλιματικά μοντέλα βασίζονται σε παρόμοιες διαδικασίες, όπου μικροσκοπικά φαινόμενα — από τον τρόπο που εξατμίζεται το νερό μέχρι τον σχηματισμό σύννεφων — επηρεάζουν μακροσκοπικά συστήματα όπως οι ατμοσφαιρικές ροές. Αν η τεχνική του RIKEN μπορεί να μεταφερθεί και σε αυτούς τους τομείς, θα μπορούσε να οδηγήσει σε δραματικά ταχύτερα μοντέλα πρόγνωσης, αλλά και σε μεγαλύτερη ακρίβεια, δύο παράγοντες που μέχρι τώρα κινούνται αντίθετα.
Ο Hirashima σημειώνει ότι αυτή η δουλειά αντιπροσωπεύει κάτι παραπάνω από έναν τεχνικό θρίαμβο. Βλέπει μια θεμελιώδη αλλαγή στον τρόπο με τον οποίο οι επιστήμονες θα αντιμετωπίζουν σύνθετα προβλήματα φυσικής στο μέλλον, όπου η AI δεν θα περιορίζεται στην αναγνώριση μοτίβων αλλά θα αποτελεί οργανικό κομμάτι της επιστημονικής ανακάλυψης.
