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2025-11-24 14:20:00
AI は、天の川銀河の真の星ごとのシミュレーションを、数十年ではなく数か月で完了できるほどの速さで作成しました。(Doc SciTechDaily)
日本の研究者グループがシミュレーションを開発した 天の川 新しいものは1000億以上を追跡できる ビンタン これまで不可能と思われていた詳細を実現します。
トレーニングによって 人工知能 超新星爆発の進化を理解し、それらの洞察を大規模な物理モデルと組み合わせるために、彼らは以前の取り組みより 100 倍以上高速な銀河シミュレーションを作成しました。
天の川モデリングにおける AI の開発
日本の理化学研究所理論数理科学研究センター（iTHEMS）の平島圭也氏率いる研究チームは、東京大学およびバルセロナ大学の同僚らと協力して、 天の川シミュレーション まずは以上をフォローできるようになります 1000億個の星 1万年にわたる個人。
これは、AI と高度な数値技術を統合することによって実現されます。結果には、以前のモデルよりも 100 倍多くの星が含まれており、100 倍以上の速度で解決されます。
SC ’25 国際スーパーコンピューティング会議で発表されたこの発見は、天体物理学、高性能コンピューティング、および AI ベースのモデリングにおける大きな進歩を示しています。この方法は、気象パターンや気候挙動を研究するためのシミュレーションなど、宇宙科学以外の他の分野にも応用できる可能性があります。
天体物理学者は長い間、それぞれの軌道上の各星を追跡できるほど詳細な天の川モデルの作成を目指してきました。このようなツールは、結果を実際の天文データと比較しながら、銀河の形成、時間の経過に伴う形状の変化、星の進化に関する理論を検証するのに役立ちます。
このモデルの構築は、重力、流体の動き、超新星効果、新しい要素の作成プロセスを考慮する必要があるため、非常に困難です。これらの各プロセスはさまざまな時間と規模で発生するため、計算が複雑になります。
各星のシミュレーションが非常に難しい理由
現在まで、個々の星を監視するのに必要な詳細を維持しながら、天の川ほどの大きさの銀河をシミュレートすることに成功したチームはありません。最先端のシミュレーションはこれまで、太陽質量約10億個に限定されており、銀河系に存在する1000億個以上の恒星よりもはるかに小さかった。
その結果、モデル内の最小の「粒子」は、単一の星ではなく、約 100 個の星のグループを表します。これにより、重要な小さなスケールでの挙動が平均化されるため、銀河の大規模な特徴のみを正確にモデル化できます。
主な課題は、各シミュレーション ステップ間の時間間隔にあります。超新星の発達など、個々の星で起こる急速な変化は、十分に短い時間間隔でシミュレーションを実行した場合にのみ捉えることができます。
計算ベースの障壁: 従来のスーパーコンピューティングの限界
ステップ時間を短縮すると、計算の負荷が大幅に増加します。現在、最も強力な従来の物理シミュレーションでも、個々の星の動きだけに焦点を当てた場合、天の川銀河の 100 万年間の進化を計算するには 315 時間を必要とします。
その速度で計算すると、10 億年のシミュレーションには 36 年以上のリアルタイム時間がかかることになります。スーパーコンピューターのコアを追加することは、現実的な解決策ではありません。これは、コアの数が増えると膨大な量のエネルギーを消費し、効率的に拡張することが困難になるためです。
これらの制限に対応して、平島氏と研究チームは、従来の物理シミュレーションに代わる深層学習モデルを組み合わせた新しい手法を開発しました。
サロゲート コンポーネントは、高解像度の超新星シミュレーションを利用してトレーニングされ、メイン モデルのリソースを最大限に活用せずに、爆発後 10 万年以内にガスがどのように膨張するかを研究しました。この AI ベースのアプローチにより、シミュレーションで銀河全体の動きだけでなく、超新星などの事象の詳細な挙動を捉えることができます。
研究者らは、その結果を理化学研究所のスーパーコンピューター「富岳」と東京大学のスーパーコンピューター「雅」システムで実施された大規模なテストと比較することで、その精度を確認した。
超新星駆動ダイナミクスのための深層学習イノベーション
この方法は、1,000 億個以上の星を含む大きな銀河の個々の星の解像度を生成できるだけでなく、100 万年のシミュレーションにかかる時間はわずか 2.78 時間です。したがって、望ましい 10 億年は 36 年ではなく、わずか 115 日でシミュレーションできます。
天体物理学の分野とは別に、このアプローチは、小規模および大規模で発生するプロセスをシミュレーションで関連付ける必要がある気象学、海洋学、気候学のシミュレーションなど、他の分野のマルチスケール シミュレーションを変革する可能性があります。
銀河進化と大規模気候シミュレーションの新時代
「AI とハイパフォーマンス コンピューティングの組み合わせは、コンピューター サイエンスの分野全体でマルチスケールおよびマルチフィジックスの問題へのアプローチ方法が根本的に変化する兆しであると私は信じています」と平島氏は述べた。
「この成果はまた、AIで加速されたシミュレーションが単なるパターン認識を超えて、生命そのものを形成する要素がどのようにして銀河系に生じたのかを理解するのに役立つ科学的発見のための実際のツールとなり得ることを示している」と同氏は結論づけた。
ソース: サイテックデイリー
#天の川銀河の1000億個の星をAI技術で詳細にマッピングできる