Des scientifiques créent la plus grande simulation de la Voie Lactée avec l'IA, suivant 100 milliards d'étoiles sur 10 000 ans. La percée combine l'apprentissage profond et le supercalcul, 100 fois plus rapide que les méthodes précédentes.
Percée dans la modélisation galactique
Les scientifiques ont réalisé une percée monumentale en astrophysique en créant la simulation la plus grande et la plus détaillée jamais réalisée de notre Voie Lactée. En utilisant l'intelligence artificielle et la puissance des supercalculateurs, les chercheurs peuvent désormais suivre plus de 100 milliards d'étoiles individuelles sur 10 000 ans d'évolution galactique - une performance considérée auparavant comme impossible sur le plan computationnel.
Surmonter les barrières computationnelles
L'innovation principale réside dans la manière dont l'équipe de recherche, dirigée par Keiya Hirashima au Center for Interdisciplinary Theoretical and Mathematical Sciences du RIKEN, a abordé le défi fondamental de la physique multi-échelle. 'Le problème était toujours que les galaxies évoluent sur des milliards d'années, mais des événements cruciaux comme les supernovas se produisent sur des échelles de temps allant de quelques années à quelques milliers d'années,' a expliqué le Dr Hirashima. 'Les simulations traditionnelles devaient prendre de petits pas de temps lorsqu'une supernova se produisait, rendant les simulations de milliards d'années pratiquement impossibles.'
Prédiction des supernovas par IA
La percée est venue de l'entraînement d'un réseau neuronal d'apprentissage profond à prédire comment le gaz se propage après les explosions de supernovas. Au lieu de calculer chaque explosion étape par étape, le système d'IA peut prédire directement la distribution du gaz après 100 000 ans. Cela permet à la simulation principale de continuer avec de grands pas de temps tandis que l'IA gère la physique complexe des explosions stellaires en arrière-plan.
L'équipe a utilisé le puissant supercalculateur Fugaku du Japon ainsi que le système Miyabi de l'Université de Tokyo pour exécuter la simulation. Les résultats sont stupéfiants : le nouveau modèle représente 300 milliards de particules (étoiles, gaz et matière noire) - plus de 300 fois le précédent record.
Vitesse et échelle sans précédent
Les améliorations computationnelles sont tout aussi impressionnantes. 'Ce qui prenait des semaines ne prend maintenant que quelques heures,' a déclaré un membre de l'équipe de l'Université de Tokyo. 'Nous pouvons simuler un million d'années d'évolution galactique en moins de trois heures, comparé aux 36 ans qu'il aurait fallu avec les méthodes conventionnelles pour une simulation d'un milliard d'années.'
Cette augmentation de vitesse de plus de 100 fois permet pour la première fois de modéliser toute la Voie Lactée avec une résolution d'étoile individuelle. La simulation utilise 7 millions de cœurs CPU fonctionnant en parallèle, produisant l'image la plus complète jamais obtenue de notre foyer galactique.
Implications scientifiques et limitations
Les implications pour l'astronomie sont profondes. Les chercheurs peuvent désormais retracer comment les éléments essentiels à la vie - carbone, oxygène et fer - se propagent à travers la Voie Lactée via les explosions de supernovas. 'Cela nous aide à comprendre comment les éléments constitutifs des planètes et de la vie elle-même ont été dispersés dans la Voie Lactée,' a noté un astrophysicien de l'Universitat de Barcelona participant au projet.
Les chercheurs reconnaissent cependant des limitations. Le modèle d'IA est entraîné sur des conditions spécifiques et fournit des approximations plutôt que des calculs exacts. De plus, bien qu'il gère efficacement les supernovas, d'autres processus complexes comme la formation des trous noirs et la naissance des étoiles à partir de nuages de gaz nécessitent encore des méthodes de calcul traditionnelles.
Applications plus larges
La technologie a des applications au-delà de l'astrophysique. La même approche accélérée par l'IA pourrait révolutionner la modélisation climatique, la prévision météorologique et d'autres domaines nécessitant l'intégration de processus à différentes échelles. 'Cela représente un changement fondamental dans la façon dont nous abordons les problèmes multi-échelles et multi-physiques,' a souligné le Dr Hirashima. 'L'IA dépasse la reconnaissance de formes pour devenir un véritable outil de découverte scientifique.'
La recherche a été présentée à la conférence SC '25 sur le supercalcul et marque une nouvelle ère dans la science computationnelle, où l'intelligence artificielle et les simulations de physique traditionnelle travaillent ensemble pour dévoiler les mystères de l'univers qui étaient auparavant hors de notre portée.
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