Via Lattea, prima simulazione: scienziati modellano 100 miliardi di stelle con l’IA su scala galattica, 100 volte più veloce dei metodi precedenti.
Una nuova simulazione della Via Lattea assistita dall’intelligenza artificiale offre agli scienziati la visione più dettagliata finora di come evolve la nostra galassia.
Seguendo più di 100 miliardi di stelle lungo 10.000 anni di evoluzione, il modello offre un livello di dettaglio notevole, inseguito dagli astrofisici da decenni.
Finora, le simulazioni più avanzate raggruppavano le stelle in grandi insiemi, smorzando la fisica su piccola scala che plasma la crescita e i cambiamenti delle galassie.
Il nuovo metodo ribalta tutto. Integrando l’apprendimento profondo con la modellizzazione fisica tradizionale, il team ha creato una simulazione su scala galattica 100 volte più rapida rispetto alle tecniche precedenti, usando al contempo 100 volte più stelle.
Perché simulare la Via Lattea è così difficile
Per capire come si è formata la Via Lattea e come continua a evolversi, servono modelli capaci di descrivere tutto: dalla vasta struttura a spirale della galassia fino al comportamento delle singole stelle e delle supernove.
I fenomeni fisici in gioco, tra cui gravità, dinamica dei gas, arricchimento chimico e violente morti stellari, si sviluppano su scale temporali molto diverse.
Per catturare eventi rapidi come le esplosioni di supernova, la simulazione deve avanzare con incrementi minimi. È un processo così oneroso dal punto di vista computazionale che modellare un miliardo di anni di storia galattica potrebbe richiedere decenni.
La scorciatoia dell’intelligenza artificiale
Il progetto è una collaborazione guidata dal ricercatore Keiya Hirashima presso il RIKEN Center for Interdisciplinary Theoretical and Mathematical Sciences (iTHEMS) in Giappone, insieme a colleghi dell’Università di Tokyo e dell’Università di Barcellona. È stato presentato di recente a SC'25 (International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis).
Il team di Hirashima ha risolto il problema introducendo un modello surrogato basato sull’IA. Addestrata su simulazioni ad alta risoluzione del comportamento delle supernove, l’IA ha imparato a prevedere come si disperde il gas nei 100.000 anni successivi a un’esplosione.
La simulazione principale ha potuto quindi avanzare molto più rapidamente, preservando al contempo il dettaglio degli eventi di supernova. L’approccio è stato validato con dati del supercomputer Fugaku del Giappone e del sistema Miyabi dell’Università di Tokyo.
Il risultato è una simulazione della Via Lattea su scala completa che raggiunge una vera risoluzione a livello di singola stella e funziona in modo molto più efficiente.
Un milione di anni di evoluzione galattica richiede ora solo 2,78 ore. Un miliardo di anni potrebbe essere simulato in circa 115 giorni, invece di 36 anni.
Un vero strumento per la scoperta scientifica
Il risultato è una pietra miliare per l’astrofisica, ma le sue implicazioni vanno ben oltre le scienze spaziali.
"Metodi simili ai nostri potrebbero essere applicati alle simulazioni della formazione della struttura cosmica su larga scala, dell’accrescimento dei buchi neri, così come alle simulazioni del meteo, del clima e della turbolenza", si legge nell’articolo.
Metodi ibridi tra IA e fisica come questo potrebbero accelerare drasticamente quei modelli, rendendoli al tempo stesso più rapidi e più accurati.
"Credo che integrare l’IA con il calcolo ad alte prestazioni segni un cambiamento fondamentale nel modo in cui affrontiamo problemi multi-scala e multi-fisica nelle scienze computazionali", ha detto Hirashima.
"Questo risultato dimostra anche che le simulazioni accelerate dall’IA possono andare oltre il riconoscimento di schemi e diventare un vero strumento di scoperta scientifica, aiutandoci a ricostruire come gli elementi che hanno dato origine alla vita siano emersi nella nostra galassia", ha aggiunto.
Il prossimo passo del team sarà scalare ulteriormente la tecnica ed esplorarne le applicazioni alla modellazione del sistema Terra.