Investigadores liderados por Keiya Hirashima, do Centro RIKEN de Ciências Teóricas e Matemáticas Interdisciplinares (iTHEMS), no Japão, em colaboração com colegas da Universidade de Tóquio e da Universitat de Barcelona, conseguiram realizar a primeira simulação da Via Láctea que representa com precisão mais de 100 mil milhões de estrelas individuais ao longo de 10 mil anos.
Este feito foi possível graças à combinação de inteligência artificial (IA) com simulações numéricas, permitindo um modelo 100 vezes mais detalhado e 100 vezes mais rápido do que os anteriores. O estudo foi apresentado na conferência internacional de supercomputação SC ’25 e marca um avanço significativo na intersecção entre astrofísica, computação de alto desempenho e IA. Para além da astrofísica, esta metodologia poderá ser aplicada a outros fenómenos complexos, como as alterações climáticas e os padrões meteorológicos.
Os astrofísicos procuram há décadas criar simulações da Via Láctea ao nível das estrelas individuais, permitindo testar teorias sobre a formação, a estrutura e a evolução estelar das galáxias em comparação com observações reais. Modelos precisos da evolução galáctica são extremamente complexos, pois têm de considerar a gravidade, a dinâmica dos fluidos, explosões de supernovas e a síntese de elementos, cada um ocorrendo em escalas de espaço e tempo muito distintas.
Até agora, era impossível simular galáxias grandes como a Via Láctea mantendo resolução ao nível estelar. Os modelos mais avançados até hoje representavam apenas cerca de mil milhões de estrelas, enquanto a Via Láctea tem mais de 100 mil milhões.
Isso obrigava a tratar agrupamentos de 100 estrelas como uma única “partícula”, tornando impossível observar fenómenos ao nível de estrelas individuais e limitando a simulação a eventos de grande escala. O principal obstáculo era o intervalo de tempo entre cada passo da simulação: mudanças rápidas, como a evolução de supernovas, só podiam ser observadas se os passos temporais fossem suficientemente curtos.
Reduzir os intervalos de tempo, porém, exige mais recursos de computação. Para um modelo convencional, simular a Via Láctea ao nível estelar exigiria 315 horas de cálculo para cada milhão de anos de evolução galáctica. Isto significaria mais de 36 anos de tempo real para simular apenas um bilião de anos da galáxia. Aumentar o número de núcleos de supercomputador não era viável, devido ao elevado consumo de energia e à diminuição da eficiência com mais núcleos.
Para ultrapassar este desafio, Hirashima e a sua equipa desenvolveram uma abordagem que combina um modelo de IA baseado em deep learning com simulações físicas. O modelo de IA foi treinado com simulações de alta resolução de supernovas, aprendendo a prever como o gás circundante se expande nos 100 mil anos seguintes a uma explosão, sem consumir recursos do restante modelo. Esta “atalho” de IA permitiu simular simultaneamente a dinâmica geral da galáxia e fenómenos detalhados, como explosões de supernovas. Para validar a simulação, a equipa comparou os resultados com testes de grande escala realizados no supercomputador Fugaku, do RIKEN, e no Sistema de Supercomputação Miyabi da Universidade de Tóquio.
O método permite agora representar estrelas individuais em galáxias com mais de 100 mil milhões de estrelas. Simular um milhão de anos de evolução levou apenas 2,78 horas, tornando possível reproduzir um bilião de anos em apenas 115 dias.
Para além da astrofísica, esta abordagem poderá revolucionar simulações multi-escala em meteorologia, oceanografia e climatologia, permitindo ligar processos de pequena e grande escala.
“Integrar IA com computação de alto desempenho representa uma mudança fundamental na forma como abordamos problemas multi-escala e multi-física nas ciências computacionais”, afirma Hirashima. “Este feito demonstra que simulações aceleradas por IA podem ir para além do reconhecimento de padrões, tornando-se uma ferramenta real de descoberta científica, ajudando-nos a compreender como os elementos que formaram a vida se originaram na nossa galáxia”, conclui.
