Recriar as estrelas da Via Láctea a nível individual é um sonho antigo dos astrofísicos. Uma simulação desse tipo permitiria testar teorias de formação galáctica, evolução estelar e dinâmica gravitacional sob condições plenamente controladas. Porém, a tarefa sempre esbarrou em um obstáculo: a própria escala do cosmos. Antes, simular a Via Láctea estrela por estrela parecia ser um desejo inalcançável. Mas, no último sábado (15), pesquisadores anunciaram um feito inédito: a primeira simulação da galáxia capaz de representar, com precisão, mais de 100 bilhões de estrelas ao longo de 10 mil anos. O estudo foi publicado nos Anais da Conferência Internacional de Computação de Alto Desempenho, Redes, Armazenamento e Análise. O avanço marca um novo capítulo na intersecção entre astrofísica, computação de alto desempenho e inteligência artificial (IA). Pela primeira vez, um modelo numérico conseguiu refletir a complexidade estelar da nossa galáxia com 100 vezes mais detalhes e com uma rapidez 100 vezes superior quando comparada aos métodos convencionais. Desafios Modelar uma galáxia exige considerar fatores como a gravidade, dinâmica de fluidos, explosões de supernovas e síntese de elementos, cada processo ocorrendo em escalas de espaço e tempo radicalmente distintas. As melhores simulações atuais conseguem chegar apenas a galáxias com um limite de massa equivalente a cerca de 1 bilhão de sóis, valor este muito inferior quando comparado às mais de 100 bilhões de estrelas da Via Láctea. Isso gera um problema essencial: o menor elemento dessas simulações não é uma estrela, mas um aglomerado estelar equivalente a 100 sóis. Assim, eventos rápidos e localizados – como o colapso de uma supernova – se perdem em meio ao tempo entre cada etapa da simulação. Para observá-los corretamente, seria necessário reduzir esse intervalo, o que exigiria enorme poder computacional. Se uma simulação física convencional tentasse representar a Via Láctea em nível estelar, precisaria de 315 horas para cada 1 milhão de anos de evolução modelada. Nesse ritmo, simular 1 bilhão de anos demandaria mais de 36 anos de tempo real. E mesmo adicionar milhares de núcleos de supercomputação não resolveria o problema, uma vez que além de consumir muita energia, a eficiência diminuiria de modo significativo. Graças a uma arquitetura híbrida que une algoritmos de deep learning a técnicas tradicionais de simulação física foi possível simular 100 bilhões de estrelas da Via Láctea PxHere A solução veio da colaboração entre cientistas do Japão e da Espanha, que desenvolveram uma abordagem híbrida. A equipe treinou um modelo substituto de deep learning em simulações de alta resolução de uma supernova. O sistema aprendeu…
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