ИИ построил гиперреалистичную модель Млечного Пути в рекордные сроки
Панорамный вид галактики Млечный Путь, снятый в рамках проекта ESO GigaGalaxy Zoom. Источник: ESO/S. Brunier.
Исследователи из Центра междисциплинарных теоретических и математических наук RIKEN (iTHEMS) в Японии недавно достигли действительно беспрецедентного результата. С помощью коллег из Токийского университета и Университета Барселоны команда провела первое в мире моделирование Млечного Пути, которое точно показало более 100 миллиардов звезд за 10 000 лет. Моделирование не только позволило отобразить в 100 раз больше отдельных звезд, чем предыдущие модели, но и было выполнено в 100 раз быстрее.
Моделирование было выполнено путем объединения 7 миллионов ядер ЦП, алгоритмов машинного обучения и численных симуляций. Полученная модель представляет собой прорыв в астрофизике, супервычислениях и развитии искусственного интеллекта и предоставляет астрономам средство для изучения эволюции звезд и галактик в огромных масштабах. Исследования команды были представлены в статье под названием «Первое звезда-по-звезде N-тело/гидродинамическое моделирование нашей галактики в сочетании с замещающей моделью», опубликованной в *Материалах Международной конференции по высокопроизводительным вычислениям, сетям, хранению и анализу данных (SC '25).
Моделирование Млечного Пути, отражающее динамику отдельных звезд, является средством проверки теорий образования, структуры и эволюции галактик, которые затем можно сравнить с астрономическими наблюдениями. Астрономы десятилетиями работают над разработкой все более сложных симуляций, что является довольно сложной задачей. Чтобы точно воспроизвести все действующие силы. К ним относятся гравитация, гидродинамика, сверхновые, синтез элементов и влияние сверхмассивных черных дыр (SMBH), все из которых происходят в разных масштабах.
Снимки галактического диска газа в лобовом (слева) и боковом (справа) виде. Источник: RIKEN/iTHEMS
До сих пор у ученых не было необходимой вычислительной мощности для моделирования галактик с такой степенью детализации и сложности. Текущий предел массы составляет около миллиарда масс Солнца, что составляет менее 1% звезд в Млечном Пути. Более того, современным суперкомпьютерным системам потребовалось бы около 315 часов (более 13 дней) для моделирования 1 миллиона лет эволюции галактики — чуть более 0,00007% возраста Млечного Пути (13,61 миллиарда лет и продолжает расти) — и более 36 лет для моделирования желаемых 1 миллиарда лет.
В результате можно точно смоделировать только крупномасштабные события, и простое добавление дополнительных ядер суперкомпьютера не решает этих проблем. Это не только требует огромного количества энергии, но и снижает эффективность по мере добавления новых ядер. Чтобы решить эту проблему, Хирашима и его команда использовали искусственный интеллект в виде вспомогательной модели машинного обучения, которая не использовала ресурсы, питающие остальную часть модели. Эта модель была обучена на высоком разрешении симуляций сверхновой, что позволило ей предсказать, как эти взрывы повлияют на окружающий газ и пыль, которые они выбрасывают через 100 000 лет после взрыва.
В сочетании с физическими симуляциями команда смогла одновременно смоделировать общую динамику галактики размером с Млечный Путь и мелкомасштабные звездные явления. Хирасима сказал в пресс-релизе RIKEN:
"Я считаю, что интеграция ИИ с высокопроизводительными вычислениями знаменует собой фундаментальный сдвиг в подходе к решению крупномасштабных и многофункциональных задач в области вычислительных наук. Это достижение также показывает, что симуляции с ускорением ИИ могут выйти за рамки распознавания образов и стать настоящим инструментом для научных открытий, помогая нам проследить, как элементы, сформировавшие саму жизнь, появились в нашей галактике."
"Я считаю, что интеграция ИИ с высокопроизводительными вычислениями знаменует собой фундаментальный сдвиг в подходе к решению крупномасштабных и многофункциональных задач в области вычислительных наук. Это достижение также показывает, что симуляции с ускорением ИИ могут выйти за рамки распознавания образов и стать настоящим инструментом для научных открытий, помогая нам проследить, как элементы, сформировавшие саму жизнь, появились в нашей галактике."
Ночное небо над обсерваторией Параналь в пустыне Атакама, Чили. Источник: ESO/Y. Beletsky
Затем команда проверила работоспособность своей модели с помощью масштабных тестов на суперкомпьютерных системах Fugaku и Miyabi в Центре вычислительных наук RIKEN и Токийском университете (соответственно). Тесты показали, что новый метод команды может моделировать разрешение звезд в галактиках с более чем 100 миллиардами звезд, но при этом смоделировать 1 миллион лет эволюции за всего 2,78 часа. Этот метод не только позволяет моделировать разрешение отдельных звезд в больших галактиках с более чем 100 миллиардами звезд, но и моделировать 1 миллион лет за всего 2,78 часа.
При такой скорости 1 миллиард лет истории галактики можно было бы смоделировать всего за 115 дней. Эти результаты предоставляют астрономам бесценный инструмент для проверки теорий о галактической эволюции и о том, как возникла наша Вселенная. Они также демонстрируют, как включение замещающих моделей искусственного интеллекта может улучшить сложные симуляции за счет сокращения времени и количества необходимой энергии. Помимо астрофизики, этот подход «короткого пути ИИ» может сделать возможными другие сложные симуляции, требующие учета крупно- и мелкомасштабных факторов, такие как метеорология, динамика океана и климатология.
Источник: UniverseToday.com
788
2025.11.28 14:06:50