100 Miliar Bintang di Galaksi Bima Sakti Bisa Dipetakan Menggunakan Teknologi AI secara Detail

SEKELOMPOK peneliti di Jepang telah mengembangkan simulasi Bima Sakti yang baru, yang mampu mengikuti lebih dari 100 miliar bintang dengan rincian yang sebelumnya dianggap tak mungkin.

Dengan melatih kecerdasan buatan untuk memahami evolusi ledakan supernova dan menggabungkan wawasan tersebut dengan model fisika besar, mereka menciptakan simulasi galaksi yang lebih dari 100 kali lebih cepat dibandingkan dengan upaya sebelumnya.

Perkembangan AI dalam Pemodelan Bima Sakti

Tim peneliti yang dipimpin oleh Keiya Hirashima di RIKEN Center for Interdisciplinary Theoretical and Mathematical Sciences (iTHEMS) di Jepang, berkolaborasi dengan rekan-rekan dari Universitas Tokyo dan Universitas Barcelona, telah berhasil menghasilkan simulasi Bima Sakti pertama yang dapat mengikuti lebih dari 100 miliar bintang individu selama periode 10 ribu tahun. 

Baca juga : Mengenal Bintang Barnard, Tetangga Bima Sakti yang Mempunyai 4 Planet

Hal ini dicapai dengan mengintegrasikan AI dan teknik numerik canggih. Hasilnya mencakup jumlah bintang yang 100 kali lebih banyak dibandingkan model-model sebelumnya dan diselesaikan lebih dari 100 kali lebih cepat.

Penemuan ini yang dipresentasikan dalam konferensi superkomputer internasional SC '25, menandai lompatan signifikan dalam astrofisika, komputasi berperforma tinggi, dan pemodelan yang berbasis AI. Metode ini juga memiliki kemungkinan untuk diterapkan dalam bidang lain selain ilmu antariksa, termasuk simulasi untuk mempelajari pola cuaca dan perilaku iklim.

Para astrofisikawan telah lama berupaya menciptakan model Bima Sakti yang cukup rinci untuk melacak setiap bintang dalam jalurnya masing-masing. Alat seperti itu akan membantu menguji teori mengenai pembentukan galaksi, perubahan bentuknya seiring waktu, dan evolusi bintang, sembari membandingkan hasilnya dengan data astronomi nyata. 

Baca juga : Sistem Planet Tercepat? Bintang dan Exoplanet Mungkin Melaju Keluar dari Bima Sakti

Membangun model ini sangat sulit karena harus mempertimbangkan gravitasi, gerakan fluida, efek supernova, dan proses penciptaan unsur baru. Masing-masing proses ini berlangsung dalam waktu dan skala yang sangat bervariasi, menjadikan perhitungannya kompleks.

Mengapa Simulasi Setiap Bintang Sangat Menantang

Hingga saat ini, tidak ada tim yang berhasil mensimulasikan galaksi sebesar Bima Sakti sambil tetap menjaga detail yang diperlukan untuk memantau bintang-bintang individu. Simulasi yang paling maju sebelumnya terbatas pada sekitar satu miliar massa matahari, jauh di bawah lebih dari 100 miliar bintang yang ada di galaksi kita.

Akibatnya, "partikel" terkecil dalam model-model tersebut mewakili sekelompok kira-kira 100 bintang, bukan satu bintang tunggal. Hal ini mengakibatkan perilaku pada skala kecil yang penting menjadi rata-rata, sehingga hanya fitur skala besar dari galaksi yang dapat dimodelkan dengan akurat. 

Tantangan utama ada pada interval waktu antara setiap langkah simulasi, perubahan cepat yang terjadi pada bintang-bintang individu, seperti perkembangan supernova, hanya dapat ditangkap jika simulasi dilakukan dalam interval waktu yang cukup kecil.

Hambatan Berbasis Komputasi: Batasan Superkomputer Konvensional

Mengurangi waktu langkah akan sangat meningkatkan beban pada komputasi. Bahkan simulasi fisika tradisional yang paling kuat saat ini memerlukan 315 jam untuk menghitung satu juta tahun evolusi Bima Sakti, jika hanya memfokuskan pada pergerakan bintang-bintang secara individual. 

Dengan kecepatan seperti itu, simulasi satu miliar tahun akan membutuhkan lebih dari 36 tahun waktu nyata. Menambah lebih banyak inti superkomputer bukanlah solusi yang praktis, karena inti tersebut mengonsumsi energi dalam jumlah sangat besar dan sulit untuk diskalakan secara efisien saat jumlah inti bertambah.

Menanggapi keterbatasan tersebut, Hirashima dan tim penelitinya mengembangkan metode baru yang menggabungkan model pembelajaran mendalam yang menggantikan dengan simulasi fisika konvensional. 

Komponen pengganti dilatih dengan bantuan simulasi supernova beresolusi tinggi dan mempelajari cara gas mengembang dalam waktu 100. 000 tahun setelah ledakan, tanpa memanfaatkan secara maksimal sumber daya dari model utama. Pendekatan berbasis AI ini memungkinkan simulasi untuk menangkap gerakan galaksi secara keseluruhan serta perilaku rinci dari peristiwa seperti supernova.

Para peneliti memastikan akurasi mereka dengan membandingkan hasilnya dengan uji besar yang dilakukan pada superkomputer Fugaku milik RIKEN dan sistem superkomputer Miyabi dari Universitas Tokyo.

Inovasi Pembelajaran Mendalam untuk Dinamika yang Dipicu oleh Supernova

Metode ini tidak hanya bisa menghasilkan resolusi bintang individual dalam galaksi besar yang memiliki lebih dari 100 miliar bintang, tapi simulasi satu juta tahun hanya memerlukan 2,78 jam. Dengan demikian, satu miliar tahun yang diinginkan dapat disimulasikan dalam waktu hanya 115 hari, bukan 36 tahun.

Selain di bidang astrofisika, pendekatan ini berpotensi mengubah simulasi multi skala di bidang lain, seperti simulasi dalam meteorologi, oseanografi, dan klimatologi di mana simulasi perlu mengaitkan proses yang berlangsung pada skala kecil dan besar.

Era Baru untuk Evolusi Galaksi dan Simulasi Iklim Skala Besar

"Saya percaya bahwa penggabungan AI dengan komputasi berkinerja tinggi adalah tanda perubahan mendasar dalam cara kita menangani berbagai masalah multiskala dan multifisika di seluruh bidang ilmu komputer," kata Hirashima.

"Pencapaian ini juga menunjukkan bahwa simulasi yang dipercepat oleh AI bisa melampaui sekadar pengenalan pola dan menjadi alat yang nyata untuk penemuan ilmiah membantu kita memahami bagaimana elemen-elemen pembentuk kehidupan sendiri dapat muncul di galaksi kita," tutupnya.

Sumber: SciTechDaily