Revoluce v simulaci naší galaxie
Naučenci poprvé v historii provedli simulaci Mléčné dráhy, ve které se podařilo reprodukovat více než 100 miliard jednotlivých hvězd – každou s vlastní dynamikou. Co víc, podařilo se to rychleji než kdy předtím. To představuje obrovský krok vpřed v oblasti astrofyziky.
Tento úspěch byl umožněn kombinací fyzikálních metod a hlubokého učení. Efekty práce týmu z RIKEN, Tokijské univerzity a Univerzity v Barceloně byly prezentovány během mezinárodní konference o výpočetní technice, síťování, skladování a analýze.
Badatelé očekávají, že tato technika změní nejen způsob simulací galaxií, ale také modelování klimatu, počasí a geofyzikálních procesů.
Proč je simulace naší galaxie tak obtížná?
Mléčná dráha je systém s hmotností přibližně jednoho biliónu (10¹²) slunečních hmotností, obsahující přes 100 miliard hvězd, miliony oblaků plynu a prachu, gravitační interakce na různých měřítkách a energetické procesy, jako jsou supernovy, šokové vlny, vznik hvězd a syntéza prvků.
Každý z těchto procesů funguje:
- na jiné časové škále (od sekund po miliardy let),
- na jiné prostorové škále (od jednotlivých hvězd po celou galaxii),
- užívá jinou energii a fyziku (hydrodynamika, gravitace, turbulence, záření).
Dosavadní kompromis: velké objekty namísto hvězd
Nejmodernější klasické simulace zvládají galaxie o hmotnosti přibližně 1 miliardy slunečních hmotností. Aby však bylo možné simulovat Mléčnou dráhu, musely by modely výrazně „zprůměrovat“ realitu – místo jednotlivých hvězd simulují částici o hmotnosti 100 sluncí, což je celá skupina hvězd.
V důsledku toho:
- chování jednotlivých hvězd se ztrácí,
- jevů malého měřítka (např. výbuchy supernov) se rozmazává,
- evoluci galaxie lze studovat pouze velmi obecně.
Proč jsou supernovy tak důležité v simulacích galaxií?
Supernovy jsou mohutné exploze, které ukončují život masivních hvězd. V simulacích plní několik klíčových rolí:
- vstřikují energii do okolního plynu,
- vytvářejí šokové vlny, které ovlivňují formování hvězd,
- rozptylují těžké prvky, z nichž vznikají planety a život,
- narušují rovnováhu plynu, mění jeho hustotu a teplotu.
Aby bylo možné přesně simulovat evoluci galaxie, je třeba znát, jak se plyn chová i stovky tisíc let po výbuchu supernovy. Tento krok je však extrémně náročný na výpočty – a zde na scénu vstupuje umělá inteligence.
Problém: zabijácky dlouhý čas simulací
Badatelé zjistili, že kdyby použili nejnovější klasický fyzikální model a pokusili se simulovat Mléčnou dráhu s rozlišením jednotlivých hvězd, počítač by potřeboval 315 hodin výpočtů na každý 1 milion let simulované galaxie.
Simulace 1 miliardy let by trvala více než 36 let reálného času – a to při již extrémních výpočetních zdrojích.
Přidávání dalších jader superpočítače má málo efektu:
- čas výpočtů roste pomaleji než počet jader,
- spotřeba energie dramaticky vzrůstá,
- komunikace mezi jádry začíná omezovat rychlost.
Model AI jako „zástupce“ fragmentů fyziky
Keiya Hirashima a jeho tým vytvořili zástupný model založený na hlubokém učení. Tento model byl vytrénován na simulacích supernov s velmi vysokým rozlišením, pokrývajících chování plynu až 100 tisíc let po výbuchu. Díky tomu umělá inteligence dokáže předpovídat, jak se plyn chová, aniž by bylo nutné opakovaně provádět nákladné fyzikální simulace.
Výsledkem je hybrid:
- velká škála (celá galaxie) – počítá se klasickou fyzikou,
- malá škála (supernovy, turbulence) – odhadovaná AI.
Tento přístup umožňuje zachovat fyzikální správnost a zároveň výrazně urychlit výpočty.
Revoluce ve vědě
Tento úspěch může zrevolucionizovat mnohé oblasti vědy, včetně:
- Astrofyziky
- přesné testování teorií formování galaxií,
- lepší porozumění roli supernov,
- sledování chemické historie Mléčné dráhy,
- realistické modelování spirálních struktur.
- Modelování klimatu a počasí
- Technika může urychlit atmosférické simulace o tisíce procent:
- možnost kombinování globálních a lokálních procesů počasí,
- přesnější modely bouří, hurikánů, mořských proudů.
- Věd o počítačích
- Změna způsobu využívání superpočítačů:
- menší energetická náročnost,
- vyšší efektivita,
- kombinování algoritmů AI s klasickými fyzikálními rovnicemi.
Keiya Hirashima shrnuje: „To není jen zrychlení simulací. To je změna způsobu, jakým se provádějí vědecké výzkumy.” V příštích letech by takové modely mohly stát standardem. Pokud umělá inteligence dokáže zrychlit nejobtížnější části fyziky hvězd, astrofyzika může vstoupit do éry, kdy budou simulace tak podrobné jako pozorování dalekohledy a zároveň budou schopny zahrnout celé galaxie nebo dokonce jejich shluky. To otvírá cestu k novému typu výzkumu – takovému, v němž počítačové „laboratoře galaxií“ se stávají stejně důležitými jako dalekohledy.
