Ученые из японского центра RIKEN создали самую подробную суперкомпьютерную симуляцию нашей галактики Млечный Путь, объединив машинное обучение с численными моделями. Новая система работает в 100 раз быстрее существующих аналогов и содержит 100 миллиардов частиц, каждая из которых представляет отдельную звезду.
Руководитель исследования Кейи Хирашима объяснил, что предыдущие модели с максимальным разрешением могли обрабатывать только миллиард звезд и требовали 36 лет вычислений для моделирования миллиарда лет эволюции галактики. Новая же методика позволяет провести такие расчеты всего за 115 дней.
Ключевым прорывом стало использование суррогатной модели глубокого обучения, которая научилась предсказывать, как остатки сверхновых расширяются в межзвездной среде в течение 100 000 лет. Это позволило включить в общую модель галактики эффекты краткосрочных событий, таких как взрывы отдельных сверхновых, которые влияют на химический состав межзвездной среды и формирование новых поколений звезд.
«Интеграция ИИ с высокопроизводительными вычислениями знаменует собой фундаментальный сдвиг в том, как мы решаем многомасштабные проблемы в вычислительных науках», — заявил Хирашима.
Разработанная методология может быть адаптирована для моделирования климатических изменений, океанических течений и погодных систем, где мелкомасштабные события влияют на глобальные процессы. В астрофизике же она открывает новые возможности для изучения формирования химических элементов, из которых возникла жизнь в нашей галактике.
Результаты исследования были представлены на международной суперкомпьютерной конференции SC ’25 и демонстрируют, что ИИ-модели могут выйти за рамки простого распознавания образов и стать полноценным инструментом научных открытий.
