Дослідники успішно провели першу в світі симуляцію Чумацького Шляху, яка точно відображає понад 100 мільярдів окремих світил протягом 10 тисяч років. Цей подвиг був здійснений завдяки поєднанню штучного інтелекту (ШІ) з чисельними симуляціями. Симуляція не лише відображає в 100 разів більше окремих зір, ніж попередні найсучасніші моделі, а й була створена в 100 разів швидше.
Виклики моделювання Чумацького Шляху
Астрофізики намагаються створити модель Чумацького Шляху аж до окремих зір, яку можна було б використовувати для перевірки теорій формування галактик, їхньої структури та еволюції світил на основі реальних спостережень. Така робота є надзвичайно складною, адже точні моделі еволюції галактик мають враховувати гравітацію, динаміку рідин, вибухи наднових і синтез елементів — процеси, що відбуваються в абсолютно різних просторових і часових масштабах.
Дотепер науковці не могли моделювати великі галактики, такі як Чумацький Шлях, зберігаючи при цьому високу роздільну здатність на рівні зір. Найсучасніші симуляції мають верхню межу маси близько мільярда сонць, тоді як Чумацький Шлях має понад 100 мільярдів зір. Це означає, що найменша «частинка» в моделі насправді є скупченням світил масою 100 сонць. Те, що відбувається з окремими зорями, усереднюється, і точно моделювати можна лише великомасштабні події.
Основною проблемою є кількість років між кожним етапом моделювання — швидкі зміни на рівні окремих світил, такі як еволюція наднових, можна спостерігати лише в тому випадку, якщо час між кожним знімком Галактики є достатньо коротким.
Обчислювальні обмеження та новий підхід до моделювання
Однак обробка менших часових інтервалів вимагає більше часу та обчислювальних ресурсів. Не враховуючи сучасні обмеження щодо маси, якщо найкраща на сьогодні фізична симуляція намагалася б змоделювати Чумацький Шлях аж до окремих зір, то на кожні 1 мільйон років симуляції знадобилося б 315 годин.
За такого темпу моделювання навіть один мільярд років еволюції Галактики потребував би понад 36 років реального часу. Однак просто додавати дедалі більше ядер суперкомп’ютерів — не вихід. Вони не лише споживають колосальну кількість енергії, а й збільшення їхньої кількості не завжди прискорює обчислення, адже ефективність системи неминуче падає.
У відповідь на цей виклик Кейя Хірашіма з Центру міждисциплінарних теоретичних і математичних наук (iTHEMS) RIKEN в Японії разом із колегами з Токійського університету та Університету Барселони в Іспанії розробив новий підхід, що поєднує сурогатну модель глибокого навчання з фізичними симуляціями.
Замінна модель була навчена на високороздільних симуляціях наднових і навчилася прогнозувати, як навколишній газ розширюється протягом 100 000 років після вибуху, не залучаючи ресурси всієї моделі. Завдяки цьому штучному інтелекту симуляція може одночасно відтворювати загальну динаміку галактики й дрібномасштабні процеси — зокрема вибухи наднових.
Щоб перевірити ефективність симуляції, команда порівняла результати з великомасштабними тестами, використовуючи суперкомп’ютер RIKEN Fugaku та суперкомп’ютерну систему Miyabi Токійського університету.
Проривні результати моделювання
Цей метод не тільки дозволяє розрізняти окремі зорі у великих галактиках, що містять понад 100 мільярдів світил, а й моделює 1 мільйон років лише за 2,78 години. Це означає, що бажані 1 мільярд років можна змоделювати всього за 115 днів, а не за 36 років.
Крім астрофізики, цей підхід може трансформувати інші багатомасштабні моделювання, наприклад, у галузі метеорології, океанології та кліматології, де моделювання потребує зв’язку між дрібномасштабними та великомасштабними процесами.
Науковці, які проводили моделювання, вважають, що інтеграція штучного інтелекту з високопродуктивними обчисленнями означає фундаментальну зміну в тому, як ми вирішуємо багатомасштабні, мультифізичні проблеми в обчислювальній науці.
За матеріалами phys.org
