Дослідники зробили прорив в астрофізиці, створивши першу симуляцію галактики Чумацький Шлях із високою роздільною здатністю, точно відобразивши понад 100 мільярдів окремих зірок за 10 000 років. Цей успіх був досягнутий завдяки інтеграції штучного інтелекту (ШІ) із традиційним чисельним моделюванням, у результаті чого модель у 100 разів детальніша та у 100 разів швидша, ніж попередні передові підходи.
Дослідження, опубліковане в Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, відзначає значний прогрес на стику астрофізики, високопродуктивних обчислень і ШІ. Окрім впливу на розуміння еволюції галактик, ця нова методологія може революціонізувати моделювання в інших складних галузях, таких як кліматологія та прогноз погоди.
Симуляція Чумацького Шляху
Astrophysicists have long sought to create realistic simulations of the Milky Way galaxy, down to the level of individual stars. Such models are critical for testing theories of galaxy formation, structure, and stellar evolution against real observations. Однак точне моделювання галактик, як відомо, є складним через величезну кількість залучених фізичних процесів — гравітації, динаміки рідини, вибухів наднових і синтезу елементів — які діють у дуже різних масштабах простору та часу.
Until now, scientists have been unable to simulate large galaxies such as the Milky Way while maintaining high stellar resolution. Сучасне передове моделювання обмежується верхньою межею маси близько одного мільярда сонячних мас, тобто найменша «частинка» в моделі є скупченням із 100 зірок. Це усереднення приховує поведінку окремих зірок, обмежуючи точність моделювання.
The key bottleneck is the time step required for accurate modeling. Rapid changes at the stellar level, such as the evolution of supernovae, can only be captured if the simulation progresses in small steps.
Computational limitations and the need for innovation
Однак скорочення кроку за часом вимагає експоненціально більших обчислювальних ресурсів. Навіть за сучасних технологій моделювання Чумацького Шляху до окремих зірок потребуватиме 315 годин на кожен мільйон років моделювання. З такою швидкістю симуляція навіть одного мільярда років галактичної еволюції займе більше 36 років реального часу.
Просте додавання ядер суперкомп’ютера не є життєздатним рішенням. Increasing the number of cores does not necessarily result in faster processing due to reduced efficiency and wasted power consumption.
Прорив на основі ШІ
Щоб подолати ці обмеження, Кейя Хірашіма з Центру міждисциплінарних теоретичних і математичних наук RIKEN (iTHEMS) в Японії разом з колегами з Токійського університету та Університету Барселони в Іспанії розробили новий підхід. Вони поєднали сурогатну модель глибокого навчання з фізичним моделюванням.
Сурогатна модель була навчена на симуляції наднових з високою роздільною здатністю та навчилася передбачати розширення навколишнього газу протягом 100 000 років після вибуху, не вимагаючи додаткових обчислювальних ресурсів від решти моделі. Цей обхід штучного інтелекту дозволив симуляції одночасно симулювати загальну галактичну динаміку та маломасштабні явища, такі як наднові.
Команда перевірила продуктивність симуляції, порівнявши її результати з масштабними тестами з використанням суперкомп’ютера RIKEN Fugaku та суперкомп’ютерної системи Miyabi Токійського університету.
Результати та ширші наслідки
Новий метод не тільки дозволяє досягти зіркової роздільної здатності у великих галактиках, що містять понад 100 мільярдів зірок, але й значно прискорює швидкість моделювання. Симуляція одного мільйона років тепер займає лише 2,78 години, тобто бажаний мільярд років можна змоделювати лише за 115 днів замість 36 років.
Окрім астрофізики, цей підхід міг би трансформувати інші багатомасштабні симуляції в таких галузях, як погода, океанографія та кліматологія, де зв’язок між мало- та великомасштабними процесами є критично важливим.
«Я вважаю, що інтеграція штучного інтелекту з високопродуктивними обчисленнями знаменує фундаментальний зрушення в тому, як ми вирішуємо багатомасштабні, багатофізичні проблеми в усіх обчислювальних науках», — каже Хірашіма.
Цей прорив демонструє силу поєднання ШІ та традиційних обчислень для подолання раніше непереборних обмежень наукового моделювання. Наслідки для майбутніх досліджень у різних дисциплінах є значними.
