AI가 1천억 개의 별로 이루어진 은하수를 시뮬레이션

(퍼플렉시티가 정리한 기사)

일본의 연구자들이 1,000억 개 이상의 개별 별들을 추적하는 최초의 은하수 은하 시뮬레이션을 달성했으며, 이는 인공지능과 슈퍼컴퓨팅 능력을 결합하여 이룬 성과입니다. 이번 주 세인트루이스에서 열린 SC '25 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스에서 발표된 이 시뮬레이션은 10,000년의 은하 진화를 모델링하며 이전 방법보다 100배 빠르게 실행됩니다.​

RIKEN 학제간 이론 및 수리과학 센터의 Keiya Hirashima가 이끄는 일본과 스페인의 국제 팀은 천체물리학자들을 오랫동안 좌절시켜온 문제를 해결했습니다: 초신성 폭발과 같은 빠른 항성 현상을 포착하면서 전체 은하를 정확하게 시뮬레이션하는 것.​

계산 장벽 돌파하기

이전의 최첨단 시뮬레이션은 대략 10억 개의 태양 질량에 해당하는 은하를 처리할 수 있었는데, 이는 우리은하의 실제 항성 개체군보다 100배 작은 규모였습니다. 기존의 물리 기반 접근 방식으로는 은하 진화의 백만 년마다 315시간이 소요되었으며, 이는 10억 년 시뮬레이션을 완료하는 데 36년 이상이 걸린다는 것을 의미했습니다.​

돌파구는 고해상도 초신성 시뮬레이션으로 훈련된 딥러닝 대리 모델을 통해 마련되었습니다. 이 AI 구성 요소는 초신성 폭발 이후 10만 년 동안 가스가 팽창하는 방식을 예측하는 방법을 학습하여, 정확도를 유지하면서 계산 비용이 많이 드는 작은 타임스텝을 우회할 수 있게 했습니다. RIKEN의 Fugaku 슈퍼컴퓨터와 도쿄대학교의 Miyabi 시스템에 걸쳐 700만 개의 CPU 코어를 사용하여, 연구팀은 시뮬레이션 시간을 백만 년당 단 2.78시간으로 단축했으며, 이를 통해 10억 년 예측을 약 115일 만에 가능하게 했습니다.​

별 너머의 영향들

Hirashima에 따르면, 이 방법론은 천체물리학을 훨씬 넘어서는 범위로 확장된다. "AI와 고성능 컴퓨팅의 통합은 계산 과학 전반에 걸쳐 다중 스케일, 다중 물리 문제를 해결하는 방식의 근본적인 변화를 나타냅니다"라고 그는 말하며, 기후 모델링, 기상 예측, 해양학과 같이 소규모 프로세스와 대규모 프로세스를 연결하는 것이 유사한 계산 과제를 제기하는 분야에서의 응용을 언급했다.​

이 시뮬레이션은 연구자들이 생명에 필수적인 원소들이 은하 내에서 어떻게 출현했는지 추적할 수 있게 하며, 지구와 같은 행성을 가능하게 만든 화학적 진화를 잠재적으로 조명한다.