L'AI ha simulato l'intera Via Lattea per la prima volta: 100 miliardi di stelle

Per molti anni, gli astrofisici hanno cercato di costruire simulazioni della Via Lattea sufficientemente dettagliate da seguire ogni singola stella. Tali modelli permetterebbero ai ricercatori di confrontare le teorie sull’evoluzione galattica, la struttura e la formazione stellare direttamente con i dati osservativi.

Tuttavia, simulare una galassia con precisione richiede il calcolo della gravità, del comportamento dei fluidi, della formazione degli elementi chimici e dell’attività delle supernova su intervalli enormi di tempo e spazio, rendendo il compito estremamente impegnativo.

Il collo di bottiglia computazionale più grande era legato a un dettaglio fisico: le supernova. Quando le stelle esplodono, cambiano il loro ambiente in modo così repentino che le simulazioni dovevano fare affidamento su incrementi temporali molto piccoli, il che faceva esplodere lo sforzo computazionale.

Anche con i migliori modelli fisici attuali, simulare la Via Lattea stella per stella richiederebbe circa 315 ore per ogni milione di anni di evoluzione galattica. A questo ritmo, generare un miliardo di anni di attività richiederebbe oltre 36 anni di tempo reale.

Inoltre, l’aggiunta di più core di supercomputer non è una soluzione pratica a causa dell’eccessivo consumo energetico e del calo di efficienza.

A causa di queste sfide, le simulazioni all’avanguardia precedenti potevano rappresentare sistemi con una massa equivalente a circa un miliardo di soli, ben al di sotto degli oltre 100 miliardi di stelle che compongono la Via Lattea.

Di conseguenza, la “particella” più piccola in quei modelli di solito rappresentava un gruppo di circa 100 stelle, il che mediava il comportamento delle singole stelle e limitava l’accuratezza dei processi su piccola scala.

La simulazione più completa di sempre

Un team internazionale guidato da Keiya Hirashima presso il RIKEN Center for Interdisciplinary Theoretical and Mathematical Sciences (iTHEMS) in Giappone, in collaborazione con l’Università di Tokyo e l’Universitat de Barcelona, ha raggiunto un traguardo storico.

Per la prima volta, i ricercatori hanno simulato digitalmente la Via Lattea con una risoluzione senza precedenti, tracciando oltre 100 miliardi di singole stelle. Il loro modello include 100 volte più stelle rispetto alle simulazioni precedenti più sofisticate. Il risultato finale è una simulazione che è centinaia di volte più veloce dei metodi attuali.

L’impresa è stata resa possibile accoppiando l’intelligenza artificiale (AI) con tecniche avanzate di simulazione numerica. Per superare i limiti, Hirashima e il suo team hanno progettato un metodo che fonde un modello surrogato di deep learning con simulazioni fisiche standard.

L’AI, implementata come una rete neurale, gestisce le parti più difficili. È stata addestrata utilizzando simulazioni di supernova ad alta risoluzione e ha imparato a prevedere come il gas si diffonde durante i 100.000 anni successivi a un’esplosione di supernova.

Questo approccio ibrido, che combina astrofisica classica e intelligenza artificiale, ha permesso ai ricercatori di catturare il comportamento complessivo della galassia pur modellando eventi su piccola scala, compresi i dettagli fini delle singole supernova.

Mentre i computer principali simulano la gravità e il movimento di miliardi di particelle, un secondo sistema più piccolo calcola simultaneamente queste esplosioni tramite l’AI.

Questa tecnica ha sbloccato un’accelerazione gigantesca. La simulazione, chiamata ASURA-FDPS-ML, ha funzionato sul supercomputer giapponese Fugaku. Con sette milioni di core CPU, il sistema ha ricreato la Via Lattea con 300 miliardi di particelle simulate, che rappresentano stelle, nubi di gas o pezzi di materia oscura.

Simulare 1 milione di anni ha richiesto solo 2,78 ore (rispetto alle precedenti 315 ore), il che significa che 1 miliardo di anni potrebbe essere simulato in circa 115 giorni anziché in 36 anni.

Una svolta per la scienza

Questo lavoro, presentato alla conferenza internazionale sul supercomputing SC ’25, segna un importante passo avanti per l’astrofisica, l’informatica ad alte prestazioni e la modellazione assistita dall’AI.

L’approccio ibrido dell’AI potrebbe rimodellare molte aree della scienza computazionale che richiedono di collegare la fisica su piccola scala con il comportamento su larga scala. Campi che affrontano sfide simili potrebbero beneficiare di strumenti in grado di accelerare simulazioni complesse e multi-scala.

La stessa strategia utilizzata per modellare il comportamento del gas dopo le supernova potrebbe essere applicata a studi su larga scala del sistema Terra, comprese le ricerche sul clima e sulle condizioni meteorologiche.

La meteorologia, l’oceanografia e la modellazione climatica affrontano sfide analoghe alla modellazione galattica e potrebbero trarre vantaggio da questo nuovo strumento.