Uma nova maneira de simular supernovas poderia lançar luz sobre as origens do nosso universo. Supernovas são estrelas em explosão que desempenham um papel crucial na formação e evolução das galáxias. No entanto, modelar esses fenômenos com precisão e eficiência tem sido um grande desafio. Uma equipe que inclui pesquisadores da Universidade de Tóquio usou o aprendizado profundo para aprimorar simulações de supernovas pela primeira vez. Este avanço acelera simulações que são críticas para a compreensão da formação e evolução das galáxias e da evolução química que deu origem à vida.
Quando você ouve aprendizado profundo, provavelmente pensa nos aplicativos mais recentes que surgiram esta semana e que podem processar imagens de maneira inteligente ou gerar texto semelhante ao humano. O aprendizado profundo pode ser responsável por parte do trabalho de bastidores dessas coisas, mas também é usado em uma ampla gama de campos de pesquisa diferentes. Recentemente, em um evento de tecnologia chamado hackathon, uma equipe aplicou aprendizado profundo à previsão do tempo. Acabou sendo bastante eficaz, o que também despertou o pensamento de Keiya Hakashima, estudante de doutorado no Departamento de Astronomia da Universidade de Tóquio.
A imagem acima mostra uma ampla área da galáxia sendo simulada. A resolução temporal é muito baixa, com cada “etapa” da simulação sendo de aproximadamente 100.000 anos. A imagem abaixo mostra uma área específica afetada pela explosão da supernova, com maior resolução temporal, com cada passo demorando menos de 10.000 anos. Estas áreas, combinadas com simulações mais gerais, melhoram a precisão e a eficiência gerais da simulação. Fonte: 2023Hirashima et al., NASA/JPL-Caltech/ESO/R.Hunt/Hubble/L.CalçadaCC-BY-ND
“O clima é um fenômeno muito complexo, mas em última análise se resume a cálculos de dinâmica de fluidos”, disse Hirashima. "Então, eu queria saber se poderíamos modificar o modelo de aprendizagem profunda usado para previsão do tempo e aplicá-lo a outro sistema fluido, mas que seja muito maior em escala e ao qual não temos acesso direto: minha área de pesquisa – explosões de supernovas."
Uma supernova ocorre quando uma estrela com a massa certa queima a maior parte de seu combustível e entra em colapso em uma enorme explosão. As supernovas são tão massivas que podem afetar e afetam grandes áreas da galáxia em que residem. Se uma supernova tivesse ocorrido há centenas de anos, a algumas centenas de anos-luz da Terra, você provavelmente não estaria lendo este artigo agora. Portanto, quanto mais sabemos sobre supernovas, melhor podemos entender por que as galáxias se tornam do jeito que são.
São mostradas (à esquerda) as previsões do método de simulação atual durante uma simulação de supernova. (À direita) mostra os resultados de previsão do 3D-MIM, que parecem estar muito próximos dos métodos líderes atuais, mas com tempos de execução muito mais curtos, economizando tempo, energia e custos de tempo computacional. Fonte da imagem: 2023Hirashimaetal.
"O problema é quanto tempo leva para calcular a forma como uma supernova explode. Atualmente, muitos modelos de galáxias de longo prazo simplificam a forma como uma supernova explode até formar uma esfera perfeita porque isso é relativamente fácil de calcular", disse Hirashima. "Na realidade, porém, eles são muito assimétricos. Algumas áreas da camada de matéria que constituem os limites de uma explosão são mais complexas do que outras. Aplicamos o aprendizado profundo para ajudar a determinar quais partes de uma explosão requerem mais ou menos atenção durante as simulações para garantir a precisão ideal "
É claro que o aprendizado profundo requer treinamento profundo. Hirashima e sua equipe tiveram que executar centenas de simulações, consumindo milhões de horas de computador (os supercomputadores são altamente paralelos, então esse período de tempo seria dividido entre os milhares de elementos computacionais necessários). Mas os resultados provaram que valeu a pena.
Eles agora esperam aplicar o seu método a outras áreas da astrofísica; por exemplo, a evolução das galáxias também é afetada por grandes regiões de formação estelar. O 3D-MIM simula o processo de morte de estrelas e poderá em breve ser usado para simular o processo de nascimento de estrelas. Poderia até encontrar uso fora da astrofísica em outros campos que exigem alta resolução espacial e temporal, como simulações climáticas e de terremotos.
Referência Keiya Hirashima, Kana Moriwaki, Michiko S Fujii, Yutaka Hirai, Takayuki R Saitoh e Junichiro Makino, "Previsão tridimensional do espaço-tempo da expansão da concha de supernova usando aprendizagem profunda para simulações de galáxias de alta resolução", 18 de setembro de 2023, Avisos mensais da Royal Astronomical Society (Avisos mensais da Royal Astronomical Society).
DOI:10.1093/mnras/stad2864
Fonte compilada: ScitechDaily