Científicos crean la primera simulación precisa de la Vía Láctea con 100 mil millones de estrellas

Investigadores del RIKEN Center for Computational Science, en Japón, lograron un hito sin precedentes: la primera simulación de la Vía Láctea que representa con precisión más de 100 mil millones de estrellas individuales a lo largo de 10.000 años. Para conseguirlo, combinaron inteligencia artificial (IA) con simulaciones numéricas, fusionando la física tradicional con esta tecnología. Este avance no solo supera en 100 veces la cantidad de estrellas individuales representadas por los modelos anteriores más avanzados, sino que además se produjo más de un centenar de veces más rápido. Hasta ahora, los modelos galácticos más sofisticados apenas lograban simular mil millones de masas solares, representando cada estrella como parte de un grupo colectivo. Eso descartaba eventos individuales como explosiones de supernova o la formación de nebulosas, ya que los detalles se perdían entre promedios y aproximaciones. Simular el comportamiento real de cada estrella requería pasos de tiempo extremadamente pequeños, lo que multiplicaba de forma exponencial la carga de procesamiento. Según cálculos del equipo, modelar 1.000 millones de años de evolución galáctica habría tardado más de 36 años de tiempo real. Ni siquiera las supercomputadoras más potentes podían realizarlo sin comprometer eficiencia y consumo energético. La nueva simulación ayudará a entender la evolución de la galaxia. Las imágenes generadas por el modelo muestran, por ejemplo, la distribución del gas tras la explosión de una supernova, tanto en vistas frontales como laterales de un disco galáctico de gas.

Imágenes frontales (izquierda) y laterales (derecha) de un disco galáctico de gas. Estas imágenes de la distribución del gas tras la explosión de una supernova fueron generadas mediante el modelo. Foto: Riken

La simulación se validó mediante pruebas cruzadas en dos de los ordenadores más potentes del mundo: Fugaku, de RIKEN, y Miyabi, de la Universidad de Tokio. Gracias a la optimización, el tiempo de procesamiento se redujo drásticamente a solo 115 días. El algoritmo aprendió a prever la expansión de gases durante los 100.000 años posteriores a las supernovas, un proceso que usualmente consume enormes recursos.

Circulación de material en una galaxia. Foto: NASA/JPL-Caltech

La clave estuvo en combinar física tradicional con un modelo de inteligencia artificial entrenado para replicar los efectos de fenómenos como las supernovas. Con esta técnica, la simulación logró captar tanto la dinámica a gran escala como los eventos individuales, sin sacrificar rendimiento. "Creo que la integración de la IA con la computación de alto rendimiento supone un cambio fundamental en la forma en que abordamos los problemas multiescala y multifísicos en todas las ciencias computacionales", afirma Keiya Hirashima, investigador del Centro RIKEN.

Los investigadores destacan que el avance puede aplicarse a otras áreas donde interactúan escalas muy distintas, como la predicción del clima, la dinámica oceánica o los sistemas biológicos complejos.

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