Napredak u simulaciji galaksija uz pomoć umjetne inteligencije

U značajnom koraku ka poboljšanju našeg razumijevanja svemira, tim naučnika je postigao veliki napredak u simulaciji galaksija koristeći kombinaciju umjetne inteligencije i superračunarstva. Ova inovacija može revolucionirati način na koji proučavamo formiranje zvijezda i evoluciju galaksija, te otvoriti put za širu primjenu u drugim oblastima poput klime i meteorologije.

Izazovi u simulaciji svake zvijezde u našoj galaksiji

Izgradnja preciznih modela Mliječnog puta, koji omogućavaju praćenje svake zvijezde pojedinačno, oduvijek je bio cilj astronoma. Ovi modeli pomažu u usporedbi teorija o evoluciji galaksija i formiranju zvijezda s promatranim podacima. Međutim, to zahtijeva složene proračune koji uključuju gravitaciju, ponašanje fluida, sastav hemijskih elemenata i aktivnost supernove tokom ogromnih vremenskih i prostorskih razmjera, što čini zadatak izuzetno složenim.

Trenutne sposobnosti simulacije galaksija su još uvijek ograničene, jer se modeli svode na predstavljanje sistema čije mase otprilike odgovaraju milijardi Sunca, što je daleko manje od broja zvijezda u Mliječnom putu koji prelazi stotinu milijardi. To znači da najmanja “čestica” u ovim modelima predstavlja skupinu od oko 100 zvijezda, što smanjuje preciznost manjih procesa.

Teškoće simuliranog vremena i zahtjevi računanja

Za detaljno praćenje brzih događaja poput evolucije supernove, simulacija mora napredovati u izuzetno malim vremenskim koracima, što značajno povećava računarski napor. Čak i s najboljim trenutnim fizičkim modelima, simulacija Mliječnog puta zvijezdu po zvijezdu zahtijeva oko 315 sati za svaki milion godina evolucije galaksije, što znači da bi simulacija milijardu godina trebala više od 36 godina stvarnog vremena.

Povećanje broja procesora u superračunarima nije praktično rješenje, jer se potrošnja energije povećava, a efikasnost smanjuje s dodavanjem više procesora.

Novi pristup korištenjem dubokog učenja

Kako bi prevazišli ove prepreke, tim iz Hirošime je razvio metodu koja kombinira alternativni model zasnovan na dubokom učenju s tradicionalnom fizičkom simulacijom. Alternativni model je treniran korištenjem visoko preciznih simulacija supernove, te je naučio predviđati kako se plin širi tokom 100.000 godina nakon eksplozije bez potrebe za dodatnim resursima iz glavne simulacije.

Ova inteligentna komponenta omogućila je istraživačima da uhvate opće ponašanje galaksije uz detaljno modeliranje manjih događaja, uključujući precizne detalje svake eksplozije supernove. Ovaj pristup je potvrđen usporedbom rezultata s opsežnim pokretanjima na superračunarima kao što su Fugaku i Miyabi.

Šire mogućnosti u oblastima klime i vremena

Ovaj hibridni pristup može preoblikovati mnoge oblasti računarskih nauka koje zahtijevaju povezivanje male fizike s velikim ponašanjem. Oblasti poput meteorologije, nauke o oceanima i klimatskih promjena suočavaju se sa sličnim izazovima i mogu imati koristi od alata koji ubrzavaju složene višedimenzionalne simulacije.

Hirošima kaže da integracija umjetne inteligencije s superračunarstvom predstavlja temeljnu promjenu u načinu na koji se rješavaju višedimenzionalni i višefizički problemi kroz računarske nauke.

Zaključak

Ovo postignuće predstavlja kvalitativni skok u oblasti astronomske simulacije, omogućujući nam dublje razumijevanje kako se naša galaksija i zvijezde unutar nje razvijaju. Također otvara vrata za širu primjenu u drugim oblastima koje zahtijevaju složene i višedimenzionalne simulacije. Korištenjem umjetne inteligencije, ove simulacije mogu nadmašiti jednostavno prepoznavanje obrazaca i postati pravi alat za nova naučna otkrića.