لقد ابتكر فريق بحث في اليابان إنجازًا رائدًا درب التبانة محاكاة تتبع أكثر من 100 مليار نجم بمستوى من التفاصيل كان يُعتقد في السابق أنه مستحيل.

ومن خلال تدريب الذكاء الاصطناعي على كيفية تطور انفجارات المستعرات الأعظم والجمع بين تلك المعرفة ونماذج الفيزياء واسعة النطاق، أنتجوا محاكاة على نطاق المجرة أسرع بأكثر من 100 مرة من المحاولات السابقة.

قفزة مدعومة بالذكاء الاصطناعي في نمذجة درب التبانة

قام الباحثون بقيادة كيا هيراشيما في مركز RIKEN للعلوم النظرية والرياضية متعددة التخصصات (iTHEMS) في اليابان، بالتعاون مع متعاونين من جامعة طوكيو وجامعة برشلونة في إسبانيا، بإنشاء أول محاكاة لدرب التبانة قادرة على تتبع أكثر من 100 مليار نجم فردي على مدى 10 آلاف سنة. لقد حققوا ذلك من خلال الجمع الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) بطرق عددية متقدمة. وتضمنت النتيجة عدداً من النجوم الفردية أكبر بـ 100 مرة من النماذج السابقة من الدرجة الأولى وتم إكمالها بشكل أسرع بأكثر من 100 مرة.

العمل الذي تم تقديمه في المؤتمر الدولي للحوسبة الفائقة إس سي ’25يمثل تقدمًا كبيرًا في الفيزياء الفلكية والحوسبة عالية الأداء والنمذجة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. ولهذه التقنية أيضًا تطبيقات محتملة تتجاوز علوم الفضاء، بما في ذلك عمليات المحاكاة المستخدمة لدراسة أنماط المناخ وسلوك الطقس.

لقد هدف علماء الفيزياء الفلكية منذ فترة طويلة إلى بناء نموذج درب التبانة مفصلاً بما يكفي لمتابعة كل نجم في طريقه الخاص. من شأن هذه الأداة أن تساعد في اختبار النظريات حول كيفية تشكل المجرات، وكيف يتغير شكلها بمرور الوقت، وكيف تتطور النجوم، كل ذلك أثناء مقارنة النتائج بالبيانات الفلكية الحقيقية. يعد إنشاء نموذج مثل هذا أمرًا صعبًا للغاية لأنه يجب أن يأخذ في الاعتبار الجاذبية وحركة السوائل وتأثيرات انفجارات السوبرنوفا والعمليات التي تولد عناصر جديدة. وتتكشف كل واحدة من هذه الأمور على مقاييس زمنية وحجم مختلفة للغاية، مما يجعل الحسابات معقدة.

لماذا محاكاة كل نجم أمر صعب للغاية؟

حتى الآن، لم يتمكن أي فريق من محاكاة مجرة ​​بحجم درب التبانة مع الحفاظ على التفاصيل اللازمة لمتابعة النجوم الفردية. اقتصرت عمليات المحاكاة السابقة الأكثر تقدمًا على حوالي مليار كتلة شمسية، أي أقل بكثير من أكثر من 100 مليار نجم في مجرتنا.

ونتيجة لذلك، فإن أصغر “جسيم” في تلك النماذج يمثل مجموعة من حوالي 100 نجم بدلا من نجم واحد. يؤدي هذا إلى حساب متوسط ​​السلوك المهم على نطاق صغير، لذلك يمكن فقط تصميم نماذج المجرات واسعة النطاق دقة. تكمن الصعوبة الأساسية في الفاصل الزمني بين كل خطوة في المحاكاة، فالتغيرات السريعة التي تنطوي على نجوم فردية، مثل تطور المستعر الأعظم، لا يمكن التقاطها إلا إذا تقدمت المحاكاة بزيادات صغيرة بما فيه الكفاية.

الجدار الحسابي: حدود الحوسبة الفائقة التقليدية

يؤدي تقليل الخطوة الزمنية إلى زيادة الحمل الحسابي بشكل كبير. حتى أقوى محاكاة تقليدية قائمة على الفيزياء متاحة اليوم ستحتاج إلى 315 ساعة لحساب مليون سنة فقط من تطور درب التبانة إذا كانت تتبع النجوم الفردية. وبهذه الوتيرة، فإن محاكاة مليار سنة ستستغرق أكثر من 36 سنة من الوقت الحقيقي. لا تعد إضافة المزيد من نوى الكمبيوتر العملاق حلاً عمليًا، نظرًا لأنها تستهلك كميات هائلة من الطاقة ولا تتوسع بكفاءة عند إضافة المزيد.

واستجابة لهذه القيود، صمم هيراشيما وفريق البحث استراتيجية جديدة تمزج بين نموذج بديل للتعلم العميق والمحاكاة الفيزيائية القياسية. تم تدريب المكون البديل باستخدام عمليات محاكاة عالية الدقة للمستعر الأعظم، وتعلم كيفية تمدد الغاز خلال 100 ألف عام بعد الانفجار، وكل ذلك دون الاعتماد على الموارد الكاملة للنموذج الرئيسي. يسمح هذا الاختصار المعتمد على الذكاء الاصطناعي للمحاكاة بالتقاط الحركة الواسعة للمجرة والسلوك التفصيلي للأحداث مثل المستعرات الأعظم.

وأكد الباحثون دقة نتائجهم من خلال مقارنتها باختبارات واسعة النطاق تم إجراؤها على الكمبيوتر العملاق Fugaku التابع لشركة RIKEN ونظام الكمبيوتر العملاق Miyabi التابع لجامعة طوكيو.

اختراق التعلم العميق للديناميكيات التي تحركها المستعرات الأعظم

لا تسمح هذه الطريقة فقط بتحليل النجوم الفردية في المجرات الكبيرة التي تحتوي على أكثر من 100 مليار نجم، ولكن محاكاة مليون سنة استغرقت 2.78 ساعة فقط. وهذا يعني أنه يمكن محاكاة المليار سنة المرغوبة في 115 يومًا فقط، وليس 36 عامًا.

وبعيدًا عن الفيزياء الفلكية، يمكن لهذا النهج أن يُحدِث تحولًا في عمليات المحاكاة الأخرى متعددة النطاق – مثل تلك المتعلقة بعلوم الطقس والمحيطات والمناخ – حيث تحتاج عمليات المحاكاة إلى ربط كل من العمليات الصغيرة الحجم والواسعة النطاق.

حقبة جديدة لتطور المجرات ومحاكاة نطاق المناخ

يقول هيراشيما: “أعتقد أن دمج الذكاء الاصطناعي مع الحوسبة عالية الأداء يمثل تحولًا أساسيًا في كيفية تعاملنا مع المشكلات متعددة النطاقات والفيزياء عبر العلوم الحسابية”. “يُظهر هذا الإنجاز أيضًا أن عمليات المحاكاة المتسارعة بواسطة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تتجاوز التعرف على الأنماط لتصبح أداة حقيقية للاكتشاف العلمي، مما يساعدنا على تتبع كيفية ظهور العناصر التي شكلت الحياة نفسها داخل مجرتنا.”

المرجع: “أول محاكاة نجمية لجسم $N$-الهيدروديناميكية لاقتران مجرتنا مع نموذج بديل” بقلم كيا هيراشيما، ميتشيكو إس فوجي، تاكايوكي آر سايتوه، ناوتو هارادا، كينتارو نومورا، كوهجي يوشيكاوا، يوتاكا هيراي، تيتسورو أسانو، كانا موريواكي، ماساكي إيواساوا، تاكاشي أوكاموتو و جونيشيرو ماكينو، 15 نوفمبر 2025، SC ’25: وقائع المؤتمر الدولي للحوسبة عالية الأداء والشبكات والتخزين والتحليل.
دوى: 10.1145/3712285.3759866

لا تفوت أي اختراق: انضم إلى النشرة الإخبارية SciTechDaily.
تابعونا على جوجل, يكتشف، و أخبار.