Un equipo liderado por Keiya Hirashima ha creado la primera simulación de la Vía Láctea que rastrea más de 100 mil millones de estrellas individuales a lo largo de 10.000 años. Al combinar inteligencia artificial con técnicas numéricas avanzadas, el modelo se ejecuta cientos de veces más rápido que los métodos anteriores. El avance se presentó en la conferencia de supercomputación SC '25.
Investigadores del Centro RIKEN para las Ciencias Teóricas y Matemáticas Interdisciplinarias (iTHEMS) en Japón, liderados por Keiya Hirashima, colaboraron con socios de The University of Tokyo y la Universitat de Barcelona en España para lograr un hito en la modelización astrofísica. Su simulación rastrea individualmente más de 100 mil millones de estrellas durante 10.000 años de evolución galáctica, representando 100 veces más estrellas que las simulaciones anteriores más avanzadas.
El desafío de modelar la Vía Láctea surge de la necesidad de calcular la gravedad, la dinámica de fluidos, los procesos químicos y los eventos de supernovas a escalas vastas mientras se mantiene el detalle a nivel de estrella individual. Las simulaciones tradicionales agrupan estrellas en partículas que representan alrededor de 100 cada una, limitando la precisión para fenómenos a pequeña escala como las supernovas. Estos requieren pasos de tiempo minúsculos, haciendo que las simulaciones completas sean computacionalmente intensivas: modelar 1 millón de años de evolución toma alrededor de 315 horas, por lo que 1 mil millones de años requerirían más de 36 años de tiempo real.
Para abordar esto, el equipo integró un modelo sustituto de aprendizaje profundo entrenado con datos de supernovas de alta resolución. Esta IA predice el comportamiento del gas posterior a la supernova durante 100.000 años sin sobrecargar el cómputo principal. Validado en los supercomputadores Fugaku de RIKEN y Miyabi de The University of Tokyo, el enfoque simula 1 millón de años en solo 2,78 horas, permitiendo una ejecución de 1 mil millones de años en aproximadamente 115 días.
El trabajo, detallado en un artículo titulado 'The First Star-by-star N-body/Hydrodynamics Simulation of Our Galaxy Coupling with a Surrogate Model' (DOI: 10.1145/3712285.3759866), se presentó en SC '25. Hirashima declaró: "Creo que integrar la IA con la computación de alto rendimiento marca un cambio fundamental en cómo abordamos problemas multi-escala y multi-físicos en las ciencias computacionales." Agregó: "Este logro también muestra que las simulaciones aceleradas por IA pueden ir más allá del reconocimiento de patrones para convertirse en una herramienta genuina para el descubrimiento científico, ayudándonos a rastrear cómo los elementos que formaron la vida misma surgieron dentro de nuestra galaxia."
La técnica tiene promesas para otros campos como la modelización climática y meteorológica, donde las simulaciones multi-escala son esenciales.