Pela primeira vez na história da astrofísica, pesquisadores alcançaram um marco científico ao simular a Via Láctea com mais de 100 bilhões de estrelas ao longo de dez mil anos. Este é o modelo mais preciso de nossa galáxia já criado. A façanha foi possível graças à integração de inteligência artificial (IA) com simulações numéricas de alto desempenho, resultando em um modelo que não apenas representa 100 vezes mais estrelas do que os antecessores, mas também foi produzido mais de 100 vezes mais rapidamente.
Inovação e Aplicações
O trabalho foi liderado por Keiya Hirashima, do Centro RIKEN no Japão, em colaboração com as Universidades de Tóquio e Barcelona. O estudo foi apresentado na prestigiada conferência internacional de supercomputação SC ’25.
Hirashima ressalta que essa conquista representa uma “mudança fundamental” na forma de abordar problemas complexos nas ciências computacionais. Além da astrofísica, o método tem potencial para ser aplicado em diversos fenômenos multiescala, como mudanças climáticas e padrões meteorológicos.
O pesquisador também enfatiza que a IA agora transcende o reconhecimento de padrões, tornando-se uma ferramenta genuína para a descoberta científica, que pode ajudar a rastrear a origem dos elementos que formaram a vida em nossa galáxia.
Superando o Desafio da Escala
Simular a Via Láctea sempre foi crucial para testar teorias de formação galáctica, mas esbarrava em limitações técnicas. As simulações tradicionais precisam conciliar fenômenos em escalas muito diferentes, como gravidade, dinâmica de fluidos e explosões de supernovas.
Anteriormente, os modelos mais avançados tinham um limite de massa de cerca de um bilhão de sóis, o que obrigava os cientistas a modelar aglomerados de estrelas (com massa equivalente a 100 sóis) como se fossem uma única “partícula”.
O maior obstáculo era a simulação no nível de estrela individual. Utilizando métodos antigos, simular a evolução da galáxia por um bilhão de anos exigiria mais de 36 anos de processamento, já que cada milhão de anos de tempo de simulação levava 315 horas para ser processado.
A Solução Acelerada por IA
Para resolver essa limitação, a equipe desenvolveu uma nova abordagem: a combinação de um modelo substituto de aprendizado profundo com as simulações físicas.
- Treinamento da IA: O modelo de aprendizado profundo foi treinado com simulações de alta resolução de uma supernova.
- Previsão Acelerada: A IA aprendeu a prever a expansão do gás circundante após uma explosão de supernova ao longo de 100 mil anos sem a necessidade de recursos computacionais extensos.
- Resultado: Esse atalho da IA permitiu que o modelo simulasse simultaneamente tanto a dinâmica geral da galáxia quanto os fenômenos em pequena escala (como supernovas).
A equipe validou o desempenho do novo método comparando-o com testes em larga escala nos supercomputadores Fugaku (RIKEN) e Miyabi (Universidade de Tóquio). O resultado foi notável: um milhão de anos de simulação levou apenas cerca de três horas, reduzindo o tempo necessário para simular um bilhão de anos para meros 115 dias, em vez dos 36 anos previstos.
Essa metodologia não está restrita à astrofísica e pode transformar simulações multiescala em áreas como meteorologia e oceanografia.