Simüle Edilmiş Samanyolu: 100 Milyar Yıldız, 7 Milyon İşlemci Çekirdeğiyle

Araştırmacılar, 10 bin yıllık süreçte 100 milyardan fazla yıldızı doğru şekilde temsil eden dünyanın ilk Samanyolu simülasyonunu başarıyla gerçekleştirdi. Bu başarı, yapay zeka (YZ) ile sayısal simülasyonların birleştirilmesiyle mümkün oldu. Simülasyon, önceki en gelişmiş modellerden 100 kat fazla yıldız içerirken, aynı zamanda 100 kat daha hızlı üretildi.

Çalışma, Yüksek Başarımlı Hesaplama, Ağ, Depolama ve Analiz Uluslararası Konferansı’nın bildirilerinde yayımlandı ve astrofizik, yüksek başarımlı hesaplama ve YZ kesişiminde önemli bir atılımı temsil ediyor. Astrofizik alanının ötesinde, söz konusu yeni metodoloji iklim değişikliği ve hava durumu modellemeleri gibi diğer fenomenlerin simülasyonunda da kullanılabilecek potansiyele sahip.

Samanyolu’nun Simülasyonundaki Zorluklar

Astrofizikçiler, bireysel yıldızlara kadar detaylandırılmış bir Samanyolu simülasyonu oluşturmaya uzun süredir çalışıyor. Böyle bir model, galaksi oluşumu, yapısı ve yıldız evrimiyle ilgili teorilerin gözlemlerle karşılaştırılmasına olanak tanıyabilir ancak galaksi evrimini doğru şekilde modellemek zordur çünkü yerçekimi, akışkanlar dinamiği, süpernova patlamaları ve element sentezi gibi birbirinden çok farklı zaman ve uzay ölçeklerinde gerçekleşen süreçleri içermek zorundadır.

Şu ana kadar bilim insanları, büyük galaksileri simüle ederken yıldız düzeyinde çözünürlüğü koruyamamıştı. Mevcut en gelişmiş simülasyonlarda üst kütle sınırı yaklaşık bir milyar güneş kütlesi iken, Samanyolu’nun toplamda 100 milyardan fazla yıldızı bulunur. Bu da modeldeki en küçük “parçacığın”, yaklaşık 100 güneş kütlesine sahip bir yıldız kümesi anlamına geldiğini gösterir. Dolayısıyla, bireysel yıldızlarla ilgili olan biten detaylar ortalama alınır; yalnızca büyük ölçekli olaylar doğru şekilde simüle edilebilir.

Söz konusu sorunun temelinde, simülasyondaki her adım arasında geçen yılların sayısı yer alır. Süpernova evrimi gibi bireysel yıldız düzeyindeki hızlı değişimler, yalnızca galaksinin görüntülerinin alındığı zaman dilimleri yeterince kısa tutulursa gözlemlenebilir.

Hesaplama Sınırları ve Yenilik İhtiyacı

Ancak daha kısa zaman adımları, daha fazla zaman ve işlem gücü gerektirir. Kütle çözünürlüğü sınırlamasının ötesinde, mevcut en iyi fiziksel simülasyon, bireysel yıldız düzeyinde bir Samanyolu modellemeye kalkışsa, yalnızca 1 milyon yıllık simülasyon için 315 saatlik işlem süresi gerektirir ve böylesi bir hızla, 1 milyar yıllık galaksi evrimini simüle etmek, 36 yıldan fazla gerçek zaman alır. İşlemci çekirdeği eklemek her zaman çözüm değildir; yalnızca muazzam enerji tüketimi doğurmakla kalmaz, aynı zamanda çekirdek sayısı arttıkça verim düşer.

Bu zorluğa yanıt olarak, Japonya’daki RIKEN Kuramsal ve Matematiksel Bilimler Merkezi’nden (iTHEMS) Keiya Hirashima, Tokyo Üniversitesi ve İspanya’daki Barselona Üniversitesi’nden çalışma arkadaşlarıyla birlikte, derin öğrenme destekli bir yaklaşım geliştirdi. YZ destekli kestirim modeli, fiziksel simülasyonlarla birleştirildi.

Bu kestirim modeli, bir süpernova patlamasının ardından çevresindeki gazın 100 bin yıllık genişlemesini öğrenmek üzere yüksek çözünürlüklü süpernova simülasyonlarıyla eğitildi. Model, bilgileri kullanarak genel galaksi dinamikleriyle birlikte süpernova gibi ince ölçekli olayları da kaynak tüketmeden aynı anda modelleyebildi.

Simülasyonun başarımını doğrulamak için, ekip çıktıları RIKEN’in Fugaku süperbilgisayarı ve Tokyo Üniversitesi’nin Miyabi Süperbilgisayar Sistemi ile yapılan geniş ölçekli testlerle karşılaştırdı.

Atılım Niteliğindeki Sonuçlar ve Daha Geniş Etkiler

öntem, yalnızca 100 milyardan fazla yıldıza sahip büyük galaksilerde bireysel yıldız çözünürlüğünü mümkün kılmakla kalmıyor; aynı zamanda 1 milyon yıllık simülasyon süresi sadece 2,78 saat sürüyor. Bu da, hedeflenen 1 milyar yıllık galaksi evrimi simülasyonunun 36 yıl yerine yalnızca 115 günde tamamlanabileceği anlamına geliyor.

Astrofiziğin ötesinde, bu yaklaşım çok ölçekli süreçleri birleştiren diğer simülasyonlarda (örneğin hava durumu, okyanus dinamikleri ve iklim modelleri gibi) devrim niteliğinde sonuçlar doğurabilir.

Keiya Hirashima şunları söylüyor:

“YZ ile yüksek başarımlı hesaplamayı entegre etmek, çok ölçekli, çok fiziksel süreç içeren sorunları ele alış biçimimizde temel bir dönüşüm anlamına geliyor.”

Ayrıca şöyle ekliyor:

“Bu başarı, YZ destekli simülasyonların yalnızca örüntü tanıma sınırlarının ötesine geçip gerçek bir bilimsel keşif aracına dönüşebileceğini de gösteriyor; yaşamı oluşturan elementlerin galaksimizde nasıl ortaya çıktığını izlememize yardımcı oluyor.”

‍

‍

‍

‍

‍

‍

Kaynak: https://phys.org/news/2025-11-simulated-milky-billion-stars-million.html