Científicos logran lo imposible: crean una simulación completa de la Vía Láctea con 100.000 millones de estrellas
Un estudio que combinó la física tradicional con inteligencia artificial logró representar cada una de las estrellas de nuestra galaxia.
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Durante décadas, los astrofísicos soñaron con una simulación realista de la Vía Láctea, capaz de modelar el comportamiento individual de cada una de sus más de 100 mil millones de estrellas. Ese sueño, que se consideraba inalcanzable por las limitaciones computacionales, ahora es una realidad.
El logro pertenece a un grupo de investigadores del RIKEN Center for Computational Science, en Japón. Su trabajo fue presentado en la Supercomputing Conference 2025 y ayudará a entender la evolución de la galaxia. El modelo cubre 10.000 años de dinámica galáctica y combina precisión astronómica con eficiencia computacional.
La simulación que nos permite comprender la Vía Láctea
Hasta hoy, los modelos galácticos más avanzados apenas lograban simular mil millones de masas solares, representando a cada estrella como parte de un grupo colectivo. Este enfoque descartaba eventos individuales como explosiones de supernova o la formación de nebulosas, ya que los detalles se perdían entre promedios y aproximaciones.
Imágenes de un disco galáctico de gas. Estas imágenes de la distribución del gas tras la explosión de una supernova fueron generadas mediante el modelo. Foto: Riken
Simular el comportamiento real de cada estrella requería pasos de tiempo extremadamente pequeños, lo que multiplicaba exponencialmente la carga de procesamiento. Según los cálculos del equipo, modelar mil millones de años de evolución galáctica habría tardado más de 36 años de tiempo real. Ni siquiera las supercomputadoras más potentes podían realizarlo sin comprometer eficiencia y consumo energético.
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La IA resolvió un problema de 100 mil millones de estrellas
La clave estuvo en combinar física tradicional con un modelo de inteligencia artificial entrenado para replicar los efectos de fenómenos como las supernovas. El algoritmo aprendió a prever la expansión de gases durante los 100.000 años posteriores a estas explosiones, un proceso que usualmente consume enormes recursos.
Circulación de material en una galaxia. Foto: NASA/JPL-Caltech
Gracias a esta técnica, la simulación logró captar tanto la dinámica a gran escala como los eventos individuales, sin sacrificar rendimiento. El resultado se validó mediante pruebas cruzadas en dos de los ordenadores más potentes del mundo: Fugaku, de RIKEN, y Miyabi, de la Universidad de Tokio. Con esta optimización, el tiempo de simulación se redujo drásticamente a solo 115 días.
Los investigadores destacan que el avance puede aplicarse a otras áreas donde interactúan escalas muy distintas, como la predicción del clima, la dinámica oceánica o los sistemas biológicos complejos.
