Uma galáxia é uma estrutura gravitacional extremamente complexa, composta de gás, estrelas e matéria escura. As simulações numéricas são uma forma de compreender melhor a história galáctica, em particular a formação de estruturas como o disco ou a distribuição da matéria escura, permitindo estimar a massa total. Com pelo menos 12 mil milhões de anos, a Via Láctea é particularmente difícil de simular: a sua evolução requer tempos de cálculo que até os supercomputadores mais poderosos têm dificuldade em fornecer. Várias tentativas já foram feitas, mas levaram em conta apenas cerca de 100 milhões de estrelas e exigiram tempos de cálculo irrealistas: na verdade, simular um bilhão de anos de evolução galáctica exigiria quase 36 anos nas máquinas atuais. Até agora, um bilhão de partículas simuladas constituíam o limite de capacidade dos supercomputadores mais eficientes.
No entanto, uma colaboração nipo-hispânica apresentou um estudo publicado em 15 de novembro de 2025 na revista Anais da Conferência Internacional sobre Computação, Rede, Armazenamento e Análise de Alto Desempenhoque revela a primeira simulação da Via Láctea excedendo este limite e atingindo uma resolução de mais de 100 mil milhões de estrelas individuais.
Simulações mais rápidas e precisas
Os supercomputadores atuais dependem de simulações clássicas que combinam dinâmica de N corpos (rastreando o movimento de múltiplos corpos celestes sob o efeito mútuo da gravidade) e hidrodinâmica (movimento de fluidos, aqui gases). Com esta abordagem, a representação do primeiro bilhão de anos de evolução da Via Láctea levaria aproximadamente 36 anos, o que é incompatível com a escala de tempo da pesquisa científica. O consórcio de cientistas liderado por Keiya Hirashima, pesquisador de pós-doutorado no Centro RIKEN de Interdisciplinaridade Teórica e Ciências Matemáticas (iTHEMS) e autor principal do estudo, conseguiu simular 10 mil anos de evolução galáctica rastreando até 300 bilhões de estrelas, o equivalente a um tempo de cálculo de cerca de quatro meses.
Esse feito se deve à utilização de um modelo de substituição baseado em aprendizado profundo, capaz de levar em conta fenômenos locais muito rápidos, como explosões de supernovas. A IA pode, portanto, prever a expansão do gás até 100.000 anos após uma supernova, sem perturbar a dinâmica geral da galáxia na simulação. Treinado em simulações muito detalhadas de uma supernova, o modelo aprende a prever a evolução do gás ao longo de 100 mil anos, o que explica o considerável ganho de velocidade.
Perspectivas promissoras
Cem vezes mais rápido que as simulações hidrodinâmicas e de N corpos, este tipo de abordagem permanece único no contexto astrofísico. Representa uma melhoria significativa misturando computação de alto desempenho e inteligência artificial (IA): “Acredito que a integração da IA na computação de alto desempenho marca uma mudança fundamental na forma como abordamos problemas multiescalares e multifísicos através da ciência computacional.“, como explica Keiya Hirashima em comunicado à imprensa. Este método também pode melhorar simulações em meteorologia, oceanografia ou climatologia, onde fenômenos locais também interagem com dinâmicas de grande escala.
“Este desempenho também mostra que as simulações aceleradas por IA podem ir muito além do reconhecimento de padrões para se tornarem uma ferramenta geral para a descoberta científica — ajudando-nos a compreender como os elementos que moldaram a própria vida surgiram na nossa galáxia.“, conclui o cientista japonês.