Ученые с помощью ИИ создали самую подробную модель Млечного Пути

Международная команда ученых представила первую в истории симуляцию, моделирующую Млечный Путь на уровне каждой отдельной звезды. Исследователям удалось отследить 100 миллиардов звезд в течение 10 тысяч лет эволюции, использовав глубокую машинную учебу для ускорения расчетов в 100 раз, сообщает EuroNews.

Новое моделирование впервые позволило воспроизвести поведение всех звезд галактики по отдельности, без объединения в большие группы. Предшествующие подходы сглаживали мелкомасштабную физику, из-за чего ученые не могли точно проследить, как формируется и изменяется Млечный Путь. Благодаря сочетанию искусственного интеллекта и классических физических расчетов команда достигла разрешения, к которому стремились десятилетиями.

Проект возглавил исследователь Кейя Хирашима из Центра междисциплинарных теоретических и математических наук RIKEN в Японии. Вместе с коллегами из Токийского и Барселонского университетов он представил результаты на Международной конференции по высокопроизводительным вычислениям, сетям, хранению данных и анализу SC’25.

Ученые объяснили, что физика галактики охватывает процессы с разными временными масштабами. Это может быть как медленное движение спиральных рукавов, так и взрывы сверхновых, продолжающиеся считанные секунды.

Чтобы моделировать сверхбыстрые явления, такие как сверхновые, нужны крошечные вычислительные шаги, что обычно делает симуляцию очень медленной. Команда решила это, интегрировав модель глубочайшего обучения. ИИ, обученный данным высокоточных симуляций, научился прогнозировать рассеяние газа в течение 100 тысяч лет после взрыва сверхновой.

Этот подход позволил значительно ускорить вычисление без потери деталей. Модель протестировали на суперкомпьютере Fugaku (Фугаку) и системе Miyabi (Мияби) Токийского университета. В результате миллион лет эволюции Млечного Пути теперь рассчитывается за 2,78 часа. Моделирование миллиарда лет, которое раньше длилось бы 36 лет, сократилось до 115 дней.

В статье исследователи отмечают, что метод может оказаться полезным не только для галактической физики, но и для моделирования климата, формирования больших космических структур, аккреции черных дыр и процессов турбулентности. Такие гибридные модели могут сделать сложные симуляции одновременно более быстрыми и точными.

“Интеграция искусственного интеллекта с высокопроизводительными вычислениями знаменует собой фундаментальное смещение в том, как мы решаем многомасштабные, многофизические проблемы в вычислительных науках”, – сказал Хирашима.

По словам исследователя, симуляции, ускоренные ИИ, “могут стать настоящим инструментом для научных открытий” и помочь исследователям лучше понять происхождение элементов, из которых возникла жизнь. Следующим этапом работы станет масштабирование технологии и проверка ее возможностей для моделирования земных процессов.

Недавно ученые создали самого точного в мире цифрового двойника Земли с беспрецедентным разрешением 1,25 километра. Он сочетает прогноз погоды и долгосрочное климатическое моделирование.