Создана первая полная позвездная модель Млечного Пути: как ИИ решил главную проблему моделирования галактик
Создать точную цифровую копию Млечного Пути — одна из самых сложных задач вычислительной астрофизики. В такой симуляции, можно отследить судьбу каждой из сотен миллиардов звезд, наблюдать, как они рождаются из газа, живут и умирают, обогащая галактику новыми элементами. Это был бы эффективный инструмент для понимания того, как устроена наша космическая окрестность и, в конечном счете, откуда мы появились.
Однако десятилетиями эта цель оставалась нереализуемой. И причина не в недостатке мощности суперкомпьютеров. Проблема гораздо глубже — она в самой физике галактики.
Любая симуляция — это компромисс между масштабом и детализацией. Галактика огромна, ее диаметр — сотни тысяч световых лет. Звезды вращаются вокруг ее центра с периодами в сотни миллионов лет. Но внутри этой медленной среды постоянно происходят события совершенно иного порядка — взрывы сверхновых.
Когда массивная звезда коллапсирует, она выбрасывает в окружающее пространство энергию, эквивалентную миллиардам солнц. Газ в эпицентре раскаляется до миллионов градусов и разлетается с огромной скоростью. Это явление локально (десятки световых лет), но оно очень быстрое, и поэтому оно ломало все расчеты.
В чем заключается главная трудность?
Чтобы компьютерная модель оставалась физически корректной, она должна соблюдать простое правило: шаг по времени в симуляции не может быть длиннее, чем время, за которое самое быстрое явление пересекает самую маленькую ячейку пространства. Это называется условием Куранта-Фридрихса-Леви (CFL).
Это означает, что один-единственный взрыв сверхновой где-то на окраине заставляет всю симуляцию — все 300 миллиардов частиц — двигаться вперед крошечными шагами, измеряемыми годами, а не тысячелетиями. Вся вычислительная мощность тратится на ожидание, пока остынет один маленький пузырь горячего газа. Результат — моделирование даже короткого отрезка галактической истории занимало бы очень большое время.
Поэтому ученым приходилось выбирать: либо моделировать всю галактику, но с очень низким разрешением, где звезды — это не отдельные точки, а размытые пятна массой в сотни солнц. Либо моделировать крошечный участок или карликовую галактику, но с высокой детализацией. Полноценная, позвездная симуляция Млечного Пути была за пределами возможного. До недавнего времени.
Обходной путь: суррогатная модель
Группа исследователей из Японии и Испании вместо попыток ускорить самую медленную часть вычислений, просто ее вырезали.
Их метод разделяет вычислительную систему на два типа узлов.
- Основные узлы. Огромное число процессоров (в экспериментах на суперкомпьютере Fugaku их было почти 150 тысяч), которая занимается симуляцией гравитации и движения газа в масштабах всей галактики. Они работают с большим, эффективным шагом по времени — например, 2000 лет.
- Пул узлов. Небольшая группа (около 50) специализированных процессоров, которые находятся в режиме ожидания.
Основные узлы моделируют галактику. Когда система определяет, что в следующий момент времени должна взорваться сверхновая, она не замедляет всю симуляцию. Вместо этого она делает три вещи:
- Вырезает куб пространства вокруг будущей сверхновой.
- Отправляет все данные об этом кубе — положение частиц, их скорость, температуру — одному из свободных узлов в пуле.
- Игнорирует этот регион и продолжает моделировать остальную галактику с прежним большим шагом.
Что же происходит в пуле? Узел не начинает кропотливо моделировать взрыв с микроскопическим шагом. Вместо моделирования взрыва с микроскопическим шагом, он использует заранее обученную нейронную сеть — суррогатную модель. Эта модель на основе тысяч предыдущих симуляций взрывов научилась с высокой точностью предсказывать, как будет выглядеть этот куб пространства через 100 000 лет. Она не вычисляет промежуточные состояния, а сразу выдает конечный результат.
Этот процесс занимает некоторое время, но он происходит параллельно основной симуляции. Когда предсказание готово, узел из пула отправляет обновленные данные обратно, и они бесшовно встраиваются в общую модель галактики.
Что это дает на практике?
Такой подход позволил преодолеть ограничение в один миллиард частиц, которое десятилетиями сдерживало астрофизиков. Новая симуляция оперирует 300 миллиардами частиц, что впервые позволило достичь позвездного разрешения для галактики масштаба Млечного Пути (результаты моделирования находятся под некоммерческой лицензией, поэтому их можно посмотреть в оригинальной работе, нажав на этот текст).
Скорость расчетов выросла более чем в 100 раз по сравнению с традиционными методами. Там, где раньше требовались годы вычислений, теперь можно уложиться в недели.
Ученые получили возможность в деталях проследить цикл жизни вещества в галактике: как газ, обогащенный тяжелыми элементами от взрывов сверхновых первого поколения, становится строительным материалом для новых звезд и планетных систем, подобных нашей. Это цифровой полигон для проверки теорий о формировании галактических структур, о влиянии звездной обратной связи на звездообразование и о химической эволюции Вселенной.
Метод замены самых вычислительно дорогих участков физической модели на быстрые предиктивные алгоритмы ИИ может изменить правила расчетов не только в астрофизике. Климатическое моделирование, гидродинамика, материаловедение — любая область, где существует проблема разных масштабов, может получить хороший и быстрый инструмент.
