Per decenni, lo studio delle galassie ha rappresentato una delle scommesse più ambiziose per l’astrofisica mondiale. Realizzare modelli che diano conto del comportamento di ogni singola stella della Via Lattea è stato a lungo un obiettivo che prometteva di avvicinare la teoria ai dati reali raccolti dagli strumenti di osservazione.
La simulazione dettagliata di una galassia comporta una mole di calcoli che abbracciano la gravità, il moto dei fluidi interstellari, la formazione degli elementi chimici e l’attività delle supernove su scale temporali e spaziali gigantesche. Più di un ostacolo è emerso nel tentativo di simulare fedelmente una galassia come la nostra, a partire dalla precisa modellazione delle supernove, che alterano in modo repentino l’ambiente circostante.
Proprio queste esplosioni costringono i ricercatori a utilizzare passaggi temporali brevissimi, incrementando esponenzialmente l’impegno computazionale. Fino a oggi, riprodurre con precisione la Via Lattea stella per stella avrebbe richiesto decenni di calcoli anche per le tecnologie più avanzate.
I limiti delle simulazioni galattiche tradizionali
Nei modelli precedenti, il livello di dettaglio si fermava a sistemi che rappresentavano circa un miliardo di masse solari, senza avvicinarsi agli oltre 100 miliardi di stelle che caratterizzano la nostra galassia. Questi vincoli obbligavano gli astronomi a considerare “particelle” che corrispondevano a gruppi di circa 100 stelle, un compromesso che riduceva drasticamente la precisione della simulazione, soprattutto per quanto riguarda i fenomeni su scala ridotta.
Le simulazioni di ultima generazione riuscivano a coprire un milione di anni di evoluzione galattica in 315 ore, il che significava affrontare periodi pari a un miliardo di anni con una richiesta tempistica superiore ai trentasei anni. Nemmeno il potenziamento dei supercomputer, in termini di numero di core, permetteva di aggirare le difficoltà legate all’impatto energetico e al calo di efficienza.
Un salto di qualità internazionale
Un’équipe guidata da Keiya Hirashima del Centro RIKEN per le scienze interdisciplinari di Tokyo, con la partecipazione dell’Università di Barcellona e dell’Università di Tokyo, ha compiuto un passo significativo nella simulazione galattica. Gli studiosi hanno digitalizzato per la prima volta la Via Lattea tenendo traccia di più di 100 miliardi di stelle distinte.
L’originalità del progetto si concentra nel metodo sviluppato: la combinazione di un modello surrogato di deep learning e la simulazione fisica standard. Grazie alla progettazione e all’addestramento di una rete neurale specifica tramite dati ottenuti da simulazioni di supernova ad alta risoluzione, il team ha conseguito una rappresentazione che accelera il processo simulativo di centinaia di volte rispetto ai sistemi tradizionali.
Nel sistema, i computer principali calcolano la gravità e la dinamica delle particelle, mentre un’unità minore analizza gli effetti delle esplosioni stellari tramite l’AI. Il supercomputer giapponese Fugaku, dotato di sette milioni di core CPU, è stato utilizzato per ricreare la Via Lattea attraverso 300 miliardi di particelle, rappresentanti stelle, gas e materia oscura. In meno di tre ore è stato possibile simulare un milione di anni, una riduzione drastica rispetto ai calcoli storici.
Nuove applicazioni della tecnica AI-fisica
Il lavoro presentato durante la conferenza internazionale SC ’25 rappresenta un punto di svolta per la ricerca astrofisica e la modellazione numerica ad alte prestazioni. Questa metodologia, fondata sull’integrazione tra astrofisica e strumenti AI avanzati, apre la porta a una nuova generazione di studi scientifici.
I vantaggi del modello ibrido sono evidenti anche in ambiti che presentano analogie con la galassia, quali la meteorologia o la climatologia. Infatti, il sistema impiegato per rappresentare il movimento del gas dopo le supernove può essere traslato nelle analisi delle condizioni meteorologiche e nei monitoraggi climatici su larga scala, settori che potranno trarre vantaggio dalle capacità di calcolo e dalla precisione offerte da questa soluzione.
