Científicos lograron lo imposible: crean una simulación precisa de la Vía Láctea con 100.000 millones de estrellas
Los expertos combinaron la física tradicional con inteligencia artificial y representaron cada una de las estrellas de nuestra galaxia.
La República en GoogleLos astrofísicos realizaron con éxito la primera simulación de la Vía Láctea que representa con precisión más de 100 mil millones de estrellas individuales a lo largo de 10.000 años. Esta hazaña se logró al combinar inteligencia artificial (IA) con simulaciones numéricas.
El logro pertenece a un grupo de investigadores del RIKEN Center for Computational Science, en Japón, y ayudará a entender la evolución de la galaxia. La simulación no solo representa 100 veces más estrellas individuales que los modelos anteriores más avanzados, sino que, además, se produjo más de un centenar de veces más rápido.
Una visión que nos permite comprender la Vía Láctea
Hasta este momento, los modelos galácticos más avanzados apenas lograban simular mil millones de masas solares, al representar a cada estrella como parte de un grupo colectivo. Esto descartaba eventos individuales como explosiones de supernova o la formación de nebulosas, ya que los detalles se perdían entre promedios y aproximaciones.
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Imágenes frontales (izquierda) y laterales (derecha) 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 de forma exponencial la carga de procesamiento. Según los cálculos del equipo, modelar 1.000 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.
La IA resolvió un problema astronómico
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.
"Creo que la integración de la IA con la computación de alto rendimiento supone un cambio fundamental en la forma en que abordamos los problemas multiescala y multifísicos en todas las ciencias computacionales", afirma Keiya Hirashima, investigador del Centro RIKEN.
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.
