Ricercatori del Riken Center for Interdisciplinary Theoretical and Mathematical Sciences, insieme a colleghi dell‘Universita’ di Tokyo e dell’Universita’ di Barcellona, hanno presentato alla conferenza internazionale di supercalcolo SC ’25 la prima simulazione della Via Lattea in grado di rappresentare oltre 100 miliardi di stelle. Il lavoro descrive un nuovo metodo che combina modelli fisici e intelligenza artificiale per riprodurre 10mila anni di evoluzione galattica con una risoluzione finora irraggiungibile. La simulazione affronta un limite storico dell’astrofisica computazionale, dovuto alla difficolta’ di modellare contemporaneamente la dinamica dell’intera galassia e fenomeni rapidi su piccola scala come le esplosioni di supernova. Le simulazioni convenzionali richiedono intervalli temporali molto lunghi tra una fase e l’altra, mentre la modellazione a livello stellare avrebbe comportato decenni di calcolo, anche utilizzando supercomputer con milioni di core.
Il team guidato da Keiya Hirashima ha superato questo ostacolo sviluppando un modello surrogato di ‘deep learning’ addestrato su simulazioni ad alta risoluzione dell’espansione dei gas dopo una supernova. Il modello è in grado di prevedere l’evoluzione del gas per 100mila anni senza richiedere risorse aggiuntive, integrando direttamente i risultati nella dinamica globale della galassia. I ricercatori hanno verificato l’accuratezza confrontando gli output con simulazioni eseguite sui supercomputer Fugaku e Miyabi. Secondo il gruppo di ricerca, la nuova metodologia consente di eseguire una simulazione di un milione di anni in meno di tre ore, riducendo i tempi di oltre due ordini di grandezza rispetto agli approcci fisici tradizionali.
La stessa scala di un miliardo di anni potrebbe essere modellata in circa 115 giorni, aprendo la possibilità di studiare l’evoluzione chimica della Via Lattea e la distribuzione degli elementi pesanti con una granularità prima non disponibile. Gli autori osservano che il metodo può essere esteso a sistemi complessi in cui processi rapidi e lenti coesistono, tra cui meteorologia, oceanografia e simulazioni climatiche. Il lavoro suggerisce che l’integrazione tra calcolo ad alte prestazioni e intelligenza artificiale può diventare uno strumento operativo per esplorare l’evoluzione dei sistemi naturali su scale estremamente diverse.
