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Via Láctea é simulada estrela por estrela graças a supercomputador japonês e IA que revolucionam pesquisas científicas.
A Via Láctea acaba de ganhar uma representação digital jamais vista. Pesquisadores do Japão, Espanha e Reino Unido anunciaram a primeira simulação capaz de reproduzir cada estrela individualmente, usando um supercomputador e inteligência artificial.
A demonstração ocorreu na conferência internacional SC ’25, onde a equipe revelou como conseguiu acelerar cálculos que antes levariam décadas.
O projeto foi conduzido no Japão e marca um avanço profundo na forma como galáxias podem ser estudadas, especialmente porque os modelos tradicionais não conseguem acompanhar fenômenos tão rápidos e complexos.
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A inovação surge para responder a um desafio antigo. Embora a Via Láctea abrigue mais de 100 bilhões de estrelas, gás, poeira e matéria escura, modelar tudo com precisão sempre foi considerado quase impossível.
Isso acontece porque explosões de supernovas e outros fenômenos de pequena escala exigem intervalos de tempo extremamente curtos, o que atrasava toda a simulação.
Assim, mesmo os maiores supercomputadores avançavam poucos anos por vez, tornando inviável alcançar o período de 1 bilhão de anos necessário para representar a evolução completa da galáxia.
Supercomputador japonês e IA mudam a lógica da simulação
O avanço começou quando a equipe liderada por Keiya Hirashima, do centro iTHEMS, no Japão, combinou a física tradicional com um modelo de inteligência artificial.
Em vez de calcular cada explosão de supernova em detalhes, o sistema passou a prever o comportamento do gás ao redor desses eventos ao longo de 100 mil anos.
Essa estratégia permitiu que o supercomputador Fugaku, também do Japão, desse saltos muito maiores no tempo sem perder precisão. O resultado foi surpreendente: a técnica tornou o processo 113 vezes mais rápido.
O que antes consumia 315 horas para simular 1 milhão de anos agora é feito em apenas 2 horas e 46 minutos.
Portanto, a evolução completa da Via Láctea, que levaria 36 anos, pode ser concluída em apenas pouco mais de 100 dias.
Como o supercomputador Fugaku impulsionou o projeto
O supercomputador Fugaku teve papel fundamental no trabalho. Para atingir o nível de detalhe necessário, o sistema utilizou mais de 7 milhões de núcleos de processamento e simulou 300 bilhões de partículas — um salto imenso em comparação ao limite anterior, de menos de 1 bilhão.
Para tornar o processo ainda mais eficiente, os pesquisadores dividiram o supercomputador em dois tipos de nós.
Um deles simulava a galáxia como um todo, enquanto o outro se dedicava exclusivamente às explosões de supernova.
Quando uma supernova era identificada, o trecho específico era enviado diretamente ao modelo de IA, que realizava a previsão rapidamente. Enquanto isso, o restante da simulação continuava sem interrupções.
Inteligência artificial reproduz detalhes nunca vistos
O modelo de IA utilizado é baseado na arquitetura U-Net, capaz de prever densidade, temperatura e velocidades do gás.
Como esses valores variam muito — chegando a mudar em até seis ordens de magnitude — os pesquisadores adotaram versões logarítmicas das informações para manter a precisão.
Outro ponto importante é que todo o sistema foi otimizado para operar apenas em CPU. Segundo os pesquisadores, isso evitou problemas de transferência de dados que seriam criados caso fossem utilizadas GPUs.
Além disso, a inteligência artificial revelou detalhes impossíveis de serem alcançados apenas com fórmulas matemáticas clássicas.
A equipe destacou que a técnica reproduziu com fidelidade a morfologia complexa do gás após as explosões de supernovas, algo que antes não era capturado pelas simulações tradicionais.
Aplicações além da Via Láctea
Os pesquisadores afirmam que a técnica pode ajudar em várias áreas científicas que lidam com fenômenos rápidos e lentos ao mesmo tempo.
Assim, estudos climáticos, modelagem de oceanos, pesquisas sobre turbulência e até simulações de estruturas cósmicas em larga escala podem se beneficiar desse avanço.
Para Hirashima, o trabalho representa uma mudança profunda no papel da IA dentro das ciências.
“Mostramos que a inteligência artificial não serve apenas para reconhecer padrões, mas também para ajudar na descoberta científica”, afirmou o pesquisador.
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