Los investigadores han logrado un gran avance en astrofísica al crear la primera simulación de alta resolución de la Vía Láctea, que representa con precisión más de 100 mil millones de estrellas individuales durante un período de 10.000 años. Esta hazaña se logró integrando inteligencia artificial (IA) con simulaciones numéricas convencionales, lo que dio como resultado un modelo que es 100 veces más detallado y 100 veces más rápido que los enfoques de última generación anteriores.
El estudio, publicado en Actas de la Conferencia Internacional sobre Computación, Redes, Almacenamiento y Análisis de Alto Rendimiento, marca un avance significativo en la intersección de la astrofísica, la computación de alto rendimiento y la IA. Más allá de sus implicaciones para comprender la evolución galáctica, esta nueva metodología tiene el potencial de revolucionar la modelización en otros campos complejos, como la ciencia del clima y la previsión meteorológica.
El desafío de simular la Vía Láctea
Los astrofísicos llevan mucho tiempo intentando crear simulaciones realistas de la Vía Láctea, hasta el nivel de las estrellas individuales. Estos modelos son cruciales para probar las teorías de formación, estructura y evolución estelar galácticas frente a observaciones del mundo real. Sin embargo, las simulaciones precisas de galaxias son notoriamente difíciles debido a la amplia gama de procesos físicos involucrados (gravedad, dinámica de fluidos, explosiones de supernovas y síntesis de elementos) que operan en escalas de espacio y tiempo muy diferentes.
Hasta ahora, los científicos no han podido modelar galaxias grandes como la Vía Láctea manteniendo una alta resolución a nivel de estrella. Las simulaciones más modernas existentes se limitan a un límite de masa superior de aproximadamente mil millones de soles, lo que significa que la “partícula” más pequeña del modelo representa un cúmulo de 100 estrellas. Este promedio oscurece el comportamiento de las estrellas individuales, lo que limita la precisión de las simulaciones.
Un cuello de botella clave es el paso de tiempo necesario para un modelado preciso. Los cambios rápidos a nivel de estrella, como la evolución de una supernova, sólo pueden capturarse si la simulación avanza en incrementos cortos.
Límites computacionales y la necesidad de innovación
Sin embargo, reducir el paso de tiempo exige exponencialmente más recursos computacionales. Incluso con la tecnología actual, simular la Vía Láctea hasta estrellas individuales requeriría 315 horas por cada millón de años de tiempo de simulación. A este ritmo, simular incluso mil millones de años de evolución galáctica requeriría más de 36 años de tiempo en el mundo real.
Simplemente agregar más núcleos de supercomputadora no es una solución viable. El aumento del número de núcleos no se traduce necesariamente en un procesamiento más rápido debido a la disminución de los rendimientos en eficiencia, y el consumo de energía sería insostenible.
El avance impulsado por la IA
Para superar estas limitaciones, Keiya Hirashima del Centro RIKEN de Ciencias Teóricas y Matemáticas Interdisciplinarias (iTHEMS) en Japón, junto con colegas de la Universidad de Tokio y la Universidad de Barcelona en España, desarrollaron un enfoque novedoso. Combinaron un modelo sustituto de aprendizaje profundo con simulaciones físicas.
El modelo sustituto se entrenó en simulaciones de supernovas de alta resolución y aprendió a predecir la expansión del gas circundante en los 100.000 años posteriores a una explosión, sin requerir recursos computacionales adicionales del resto del modelo. Este atajo de IA permitió que la simulación modelara simultáneamente la dinámica general de la galaxia y fenómenos de escala fina como las supernovas.
El equipo verificó el rendimiento de la simulación comparando su resultado con pruebas a gran escala utilizando la supercomputadora Fugaku de RIKEN y el sistema de supercomputadora Miyabi de la Universidad de Tokio.
Resultados e implicaciones más amplias
El nuevo método no sólo permite la resolución de estrellas individuales en grandes galaxias con más de 100 mil millones de estrellas, sino que también acelera drásticamente la velocidad de simulación. Simular un millón de años ahora requiere sólo 2,78 horas, lo que significa que los mil millones de años deseados podrían modelarse en sólo 115 días, en lugar de 36 años.
Más allá de la astrofísica, este enfoque tiene el potencial de transformar otras simulaciones a múltiples escalas en campos como el tiempo, la oceanografía y la ciencia climática, donde es crucial vincular procesos de pequeña y gran escala.
“Creo que la integración de la IA con la informática de alto rendimiento marca un cambio fundamental en la forma en que abordamos problemas multiescala y multifísica en las ciencias computacionales”, dice Hirashima.
Este avance demuestra el poder de combinar la IA y la informática tradicional para superar limitaciones previamente insuperables en el modelado científico. Las implicaciones para la investigación futura en múltiples disciplinas son significativas.
