Цивилизация
Международная группа исследователей под руководством Кейи Хирасимы из центра RIKEN iTHEMS представила первую в мире компьютерную модель Млечного Пути, в которой учтены траектории более чем 100 млрд отдельных звезд. Об этом ученые сообщили на конференции SC: The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis 2025.
Главная особенность проекта — сочетание традиционного численного моделирования с нейросетевым приближением, которое позволило резко ускорить расчеты. Авторы отмечают, что их подход работает более чем в 100 раз быстрее предыдущих передовых моделей и при этом обеспечивает в 100 раз более высокое разрешение.
Попытки смоделировать эволюцию галактики «звезда за звездой» предпринимались десятилетиями. Но обычные физические модели упирались в вычислительные ограничения: современные симуляции допускают максимальную массу частицы порядка миллиарда масс Солнца. Это означает, что в одном элементе модели скрывается целый звездный кластер, а поведение отдельных звезд приходится усреднять. Одновременно моделирование быстрых процессов — например, расширения облака газа после вспышки сверхновой — требует крайне малых временных шагов. В результате расчет даже миллиона лет галактической эволюции занимает сотни часов.
Чтобы преодолеть этот барьер, команда RIKEN обучила глубокую нейронную сеть на высокодетализированных моделях вспышек сверхновых. Нейросеть научилась предсказывать, как развивается ударная волна и расширяется газ в течение 100 тысяч лет после взрыва — без привлечения ресурсов всей симуляции. Затем этот «суррогатный» модуль встроили в масштабную модель галактики, что позволило рассчитать и крупномасштабные процессы, и динамику отдельных звезд.
Производительность оказалась беспрецедентной: один миллион лет эволюции теперь вычисляется за 2,78 часа. Это означает, что миллиард лет можно смоделировать менее чем за четыре месяца — вместо тридцати шести лет. Для проверки корректности результата учёные сопоставили данные с расчетами, выполненными на суперкомпьютере Fugaku и системе Miyabi Токийского университета.
Авторы уверены, что их подход способен изменить не только галактическую астрофизику. Такие же многоуровневые модели лежат в основе прогнозов погоды, климатических расчетов и моделирования океанических процессов. Везде, где требуется увязать поведение крошечных структур с глобальными масштабами, гибрид AI+HPC может дать десятки и сотни раз ускорения.
«Мы видим фундаментальный сдвиг в том, как вычислительная наука решает задачи, где сосуществуют разные масштабы и разные физические процессы», — отметил Кейя Хирасима. По его словам, новая технология показывает, что искусственный интеллект может выходить за рамки простого распознавания паттернов и становиться инструментом научного открытия — вплоть до того, чтобы отслеживать происхождение элементов, из которых возникла жизнь в нашей галактике.
Ранее тишина повысила шансы на наличие внеземной жизни в системе K2-18.