जापान और स्पेन के शोधकर्ताओं ने आकाशगंगा का पहला अनुकरण बनाया है। यह 10,000 वर्षों की अवधि में 100 अरब से अधिक तारों को ट्रैक कर सकता है। यह गहन शिक्षा को उच्च-रिज़ॉल्यूशन भौतिकी के साथ जोड़ता है।
शोधकर्ताओं का नेतृत्व केइया हिराशिमा ने किया है। यह अध्ययन जापान में रिकेन सेंटर फॉर इंटरडिसिप्लिनरी थियोरेटिकल एंड मैथमैटिकल साइंसेज (iTHEMS) में किया गया था। एएनआई के मुताबिक, उन्होंने टोक्यो विश्वविद्यालय और स्पेन में यूनिवर्सिटैट डी बार्सिलोना के भागीदारों के साथ काम किया।
वैज्ञानिक लंबे समय से मिल्की वे जितनी बड़ी आकाशगंगा का मॉडल बनाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं, जिसमें एकल सितारों को ट्रैक करने के लिए पर्याप्त विवरण हो। मौजूदा सिमुलेशन लगभग एक अरब सूर्य के बराबर सिस्टम को संभाल सकते हैं। फिर भी, यह आकाशगंगा के 100 अरब से अधिक तारों से बहुत कम है।
नए AI ने सीखा कि गैस कैसे व्यवहार करती है। यह मॉडल अब पुराने तरीकों से सैकड़ों गुना तेज है। सिमुलेशन में पहले के काम की तुलना में 100 गुना अधिक सितारों का उपयोग किया गया है।
एससी ’25 सुपरकंप्यूटिंग सम्मेलन में प्रदर्शित यह सफलता खगोल भौतिकी, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग और एआई-समर्थित मॉडलिंग के लिए एक बड़ा कदम है। यही विधि जलवायु और मौसम अनुसंधान सहित बड़े पृथ्वी प्रणाली अध्ययनों में भी मदद कर सकती है।
उन मॉडलों में प्रत्येक छोटा “कण” अक्सर लगभग 100 सितारों का प्रतिनिधित्व करता है। यह व्यक्तिगत व्यवहार को छुपाता है और सटीकता को कमजोर करता है। समस्या सुपरनोवा जैसी तेज़ घटनाओं को पकड़ने के लिए आवश्यक छोटे समय के कदमों से उत्पन्न होती है।
छोटे कदमों के लिए बड़ी कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। पूर्ण तारा-दर-तारा आकाशगंगा अनुकरण में दशकों लगेंगे। यह अधिक सुपरकंप्यूटर कोर भी जोड़ता है जो न तो कुशल है और न ही व्यावहारिक है।
शोधकर्ताओं ने गैलेक्टिक मॉडलिंग की सीमाओं से कैसे निपटा
हिराशिमा और उनकी टीम ने पारंपरिक भौतिकी के साथ गहन शिक्षा को जोड़कर गैलेक्टिक मॉडलिंग की सीमाओं से निपटा। उनकी पद्धति में एक प्रशिक्षित सरोगेट मॉडल का उपयोग किया गया जिसने विस्तृत सुपरनोवा सिमुलेशन से गैस व्यवहार सीखा।
इस सरोगेट ने भविष्यवाणी की कि प्रत्येक विस्फोट के बाद मुख्य प्रवाह को धीमा किए बिना गैस लगभग एक लाख वर्षों तक कैसे फैलती है। हाइब्रिड दृष्टिकोण ने आकाशगंगा की व्यापक संरचना को सटीक रखा। यह अभी भी व्यक्तिगत सुपरनोवा विवरण जैसी छोटी घटनाओं को कैप्चर करता है।
फुगाकू और मियाबी प्रणाली पर बड़े रन के खिलाफ परिणामों का परीक्षण करते समय टीम को करीबी सहमति मिली। इसी तरह के तरीके मौसम, महासागर और जलवायु अध्ययन को बदल सकते हैं।
एएनआई ने हिराशिमा के हवाले से कहा, “मेरा मानना है कि एआई को उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग के साथ एकीकृत करना कम्प्यूटेशनल विज्ञान में बहु-स्तरीय, बहु-भौतिकी समस्याओं से निपटने के तरीके में एक मौलिक बदलाव का प्रतीक है।”
हिराशिमा ने कहा, “इस उपलब्धि से यह भी पता चलता है कि एआई-त्वरित सिमुलेशन पैटर्न पहचान से आगे बढ़कर वैज्ञानिक खोज के लिए एक वास्तविक उपकरण बन सकता है – जिससे हमें यह पता लगाने में मदद मिलेगी कि जीवन का निर्माण करने वाले तत्व हमारी आकाशगंगा के भीतर कैसे उभरे।”
