Les chercheurs ont réalisé une percée en astrophysique en créant la première simulation haute résolution de la Voie lactée, représentant avec précision plus de 100 milliards d’étoiles individuelles sur une période de 10 000 ans. Cet exploit a été accompli en intégrant l’intelligence artificielle (IA) aux simulations numériques conventionnelles, ce qui a donné lieu à un modèle à la fois 100 fois plus détaillé et 100 fois plus rapide que les approches de pointe précédentes.
L’étude, publiée dans Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, marque une avancée significative à l’intersection de l’astrophysique, du calcul haute performance et de l’IA. Au-delà de ses implications pour la compréhension de l’évolution galactique, cette nouvelle méthodologie a le potentiel de révolutionner la modélisation dans d’autres domaines complexes, tels que la science du climat et les prévisions météorologiques.
Le défi de simuler la Voie Lactée
Les astrophysiciens cherchent depuis longtemps à créer des simulations réalistes de la Voie lactée, jusqu’au niveau des étoiles individuelles. De tels modèles sont cruciaux pour tester les théories de la formation, de la structure et de l’évolution stellaire des galaxies par rapport aux observations du monde réel. Cependant, les simulations précises de galaxies sont notoirement difficiles en raison de la vaste gamme de processus physiques impliqués (gravité, dynamique des fluides, explosions de supernova et synthèse d’éléments) qui opèrent à des échelles d’espace et de temps très différentes.
Jusqu’à présent, les scientifiques étaient incapables de modéliser de grandes galaxies comme la Voie lactée tout en conservant une résolution élevée au niveau des étoiles. Les simulations de pointe existantes sont limitées à une limite de masse supérieure d’environ un milliard de soleils, ce qui signifie que la plus petite « particule » du modèle représente un amas de 100 étoiles. Cette moyenne obscurcit le comportement des étoiles individuelles, limitant ainsi la précision des simulations.
L’un des principaux goulots d’étranglement est le pas de temps requis pour une modélisation précise. Les changements rapides au niveau des étoiles, tels que l’évolution des supernovas, ne peuvent être capturés que si la simulation progresse par petits incréments.
Limites informatiques et besoin d’innovation
Cependant, réduire le pas de temps nécessite des ressources de calcul exponentiellement plus importantes. Même avec la technologie actuelle, simuler la Voie lactée jusqu’aux étoiles individuelles nécessiterait 315 heures pour chaque million d’années de simulation. À ce rythme, simuler ne serait-ce qu’un milliard d’années d’évolution galactique prendrait plus de 36 ans dans le monde réel.
Le simple fait d’ajouter davantage de cœurs de supercalculateurs n’est pas une solution viable. L’augmentation du nombre de cœurs ne se traduit pas nécessairement par un traitement plus rapide en raison d’une diminution des rendements en termes d’efficacité, et la consommation d’énergie ne serait pas durable.
La percée basée sur l’IA
Pour surmonter ces limites, Keiya Hirashima du Centre RIKEN pour les sciences théoriques et mathématiques interdisciplinaires (iTHEMS) au Japon, ainsi que des collègues de l’Université de Tokyo et de l’Université de Barcelone en Espagne, ont développé une nouvelle approche. Ils ont combiné un modèle de substitution d’apprentissage profond avec des simulations physiques.
Le modèle de substitution a été formé sur des simulations à haute résolution de supernovae et a appris à prédire l’expansion du gaz environnant dans les 100 000 ans suivant une explosion, sans nécessiter de ressources informatiques supplémentaires du reste du modèle. Ce raccourci de l’IA a permis à la simulation de modéliser simultanément la dynamique globale de la galaxie et des phénomènes à petite échelle comme les supernovae.
L’équipe a vérifié les performances de la simulation en comparant ses résultats à des tests à grande échelle utilisant le supercalculateur Fugaku de RIKEN et le système de superordinateur Miyabi de l’Université de Tokyo.
Résultats et implications plus larges
La nouvelle méthode permet non seulement de résoudre les étoiles individuelles dans les grandes galaxies comptant plus de 100 milliards d’étoiles, mais accélère également considérablement la vitesse de simulation. La simulation d’un million d’années ne prend désormais que 2,78 heures, ce qui signifie que le milliard d’années souhaité pourrait être modélisé en seulement 115 jours, au lieu de 36 ans.
Au-delà de l’astrophysique, cette approche a le potentiel de transformer d’autres simulations multi-échelles dans des domaines tels que la météorologie, l’océanographie et la climatologie, où la liaison des processus à petite et à grande échelle est cruciale.
« Je pense que l’intégration de l’IA au calcul haute performance marque un changement fondamental dans la façon dont nous abordons les problèmes multi-échelles et multi-physiques dans les sciences informatiques », déclare Hirashima.
Cette avancée démontre la puissance de la combinaison de l’IA et de l’informatique traditionnelle pour surmonter les limitations auparavant insurmontables de la modélisation scientifique. Les implications pour la recherche future dans plusieurs disciplines sont importantes
