Maschinelles Lernen beschleunigt Galaxiensimulationen

MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Integration von maschinellem Lernen in die Simulation der Galaxienentwicklung stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Astrophysik dar. Erstmals wurde diese Technologie eingesetzt, um die komplexen Prozesse der Galaxienbildung, insbesondere im Zusammenhang mit Supernova-Explosionen, effizienter zu simulieren.

Die Astrophysik steht vor der Herausforderung, die Entstehung und Entwicklung von Galaxien zu verstehen, ohne direkte Beobachtungen dieser Prozesse am Nachthimmel durchführen zu können. Stattdessen verlassen sich Forscher auf numerische Simulationen, die auf umfangreichen Daten basieren, die mit Teleskopen und anderen Instrumenten gesammelt wurden. Diese Simulationen müssen zahlreiche physikalische Aspekte wie Schwerkraft, Hydrodynamik und Thermochemie berücksichtigen, um ein realistisches Bild der Galaxienentwicklung zu zeichnen.

Ein wesentlicher Engpass bei diesen Simulationen ist die benötigte Rechenzeit. Um kritische Ereignisse wie die Ausdehnung einer Supernova-Hülle zu erfassen, ist eine hohe zeitliche Auflösung erforderlich. Traditionelle Supercomputer benötigen oft ein bis zwei Jahre, um eine Simulation mit der erforderlichen Genauigkeit durchzuführen. Hier setzt der innovative Einsatz von Künstlicher Intelligenz an, der die Rechenzeit erheblich verkürzt.

Das RIKEN Center for Interdisciplinary Theoretical and Mathematical Sciences in Japan hat in Zusammenarbeit mit dem Max-Planck-Institut für Astrophysik und dem Flatiron Institute ein KI-gestütztes Modell entwickelt, das die Simulation einer Zwerggalaxie viermal schneller als herkömmliche Methoden durchführt. Diese Beschleunigung entspricht einer Reduzierung der Rechenzeit um mehrere Monate bis zu einem halben Jahr, ohne die Genauigkeit der Ergebnisse zu beeinträchtigen.

Das Modell basiert auf einem neuronalen Netzwerk, das mit 300 Simulationen einer isolierten Supernova in einer Molekülwolke trainiert wurde. Nach dem Training war das Modell in der Lage, die Dichte, Temperatur und dreidimensionalen Geschwindigkeiten des Gases 100.000 Jahre nach einer Supernova-Explosion vorherzusagen. Diese Fähigkeit ermöglicht es, die Dynamiken der Galaxienentwicklung, einschließlich der Sternentstehung und Galaxienausflüsse, präzise zu reproduzieren.

Die Anwendung von maschinellem Lernen in der Astrophysik ist bisher begrenzt, doch die aktuellen Ergebnisse zeigen das Potenzial dieser Technologie, multiskalige physikalische Probleme mit mehreren Rückkopplungskanälen zu beschleunigen. Die Methodik kann sowohl die globalen Eigenschaften der Sternentstehung als auch die detaillierte Phasenstruktur der mehrphasigen Strömungen erfassen.

Die Forscher planen, das neue Framework auf Simulationen von Galaxien in der Größe der Milchstraße anzuwenden. Diese Entwicklungen könnten nicht nur das Verständnis der Galaxienentstehung verbessern, sondern auch neue Einblicke in die Entstehung unserer eigenen Galaxie bieten.

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