Нова революционна симулация на Млечния път, подпомагана от изкуствен интелект, дава на учените най-подробния поглед досега върху това как нашата галактика еволюира.
Проследявайки повече от 100 милиарда отделни звезди през 10 000 години еволюция, моделът предлага забележително ниво на разделителна способност, което астрофизиците преследват от десетилетия.
Досега най-модерните симулации обединяваха звездите в големи групи, изглаждайки дребномащабната физика, която оформя начина, по който галактиките растат и се променят.
Новият метод променя това изцяло. Чрез комбиниране на дълбоко обучение с традиционно моделиране, базирано на физика, екипът успя да генерира симулация в галактически мащаб 100 пъти по-бърза от предишните техники, като същевременно използва 100 пъти повече звезди.
Защо симулирането на нашата галактика е толкова трудно
За да разберат как се е образувал и продължава да се развива Млечният път, учените се нуждаят от модели, които улавят всичко - от огромната спирална структура на галактиката до поведението на отделни звезди и свръхнови.
Но физиката, която е свързана с това - гравитация, газова динамика, химическо обогатяване и експлозивна звездна смърт - се развива в коренно различни времеви мащаби.
Заснемането на бързи събития като експлозии на свръхнови изисква симулацията да се извършва с малки стъпки, процес, толкова изчислително взискателен, че моделирането на милиард години галактическа история може да отнеме десетилетия.
Пряк път с изкуствен интелект
Проектът, съвместна работа, ръководена от изследователя Кейя Хирашима в Центъра за интердисциплинарни теоретични и математически науки RIKEN (iTHEMS) в Япония, заедно с колеги от Университета в Токио и Университета в Барселона. Той беше представен наскоро на SC'25 (Международна конференция за високопроизводителни изчисления, мрежи, съхранение и анализ).
Екипът на Хирашима реши този проблем, като въведе сурогатен модел за дълбоко обучение. Обучен на симулации с висока резолюция на поведението на свръхнови, изкуственият интелект се научи да предсказва как газът се разпръсква през 100 000 години след експлозия.
След това основната симулация можеше да напредне много по-бързо, като същевременно запази детайлите на отделните събития на свръхнови. Подходът беше валидиран с помощта на данни от японския суперкомпютър Fugaku и системата Miyabi на Университета в Токио.
Резултатът е пълномащабна симулация на Млечния път, която постига истинска разделителна способност на отделните звезди и работи много по-ефективно.
Един милион години галактическа еволюция сега отнема само 2,78 часа, което означава, че един милиард години биха могли да бъдат симулирани за около 115 дни вместо за 36 години.
Истински инструмент за научни открития
Въпреки че постижението е важен етап за астрофизиката, неговите последици се простират далеч отвъд космическата наука.
Подобни методи на нашите биха могли да бъдат приложени към симулации на формиране на космически структури в голям мащаб, натрупване на черни дупки, както и симулации на времето, климата и турбуленцията“, се казва в статията.
Хибридни методи на изкуствен интелект и физика като този биха могли драстично да ускорят тези модели, потенциално ги правят едновременно по-бързи и по-точни.
"Вярвам, че интегрирането на изкуствен интелект с високопроизводителни изчисления бележи фундаментална промяна в начина, по който се справяме с многомащабни, многофизични проблеми в изчислителните науки“, каза Хирашима.
"Това постижение също така показва, че симулациите, ускорени от изкуствен интелект, могат да надхвърлят разпознаването на образи, за да се превърнат в истински инструмент за научни открития - помагайки ни да проследим как елементите, които са формирали самия живот, са се появили в нашата галактика“, добави той.
Следващата стъпка за екипа ще бъде по-нататъшното мащабиране на техниката и проучване на нейните приложения към моделирането на земната система.
--700.jpg)
--230.jpg)
