Este artículo de IA de la Universidad de Tokio ha aplicado el aprendizaje profundo al problema de la simulación de supernovas.

La Universidad de Tokio utiliza el aprendizaje profundo para simular supernovas en este artículo de IA.

Investigadores de la Universidad de Tokio han desarrollado un modelo de aprendizaje profundo llamado 3D-Memory In Memory (3D-MIM) para predecir la expansión de la cáscara de una supernova (SN) después de la explosión de una SN. Esta innovación aborda un problema crítico en las simulaciones de galaxias de alta resolución utilizando computación masivamente paralela, donde los pasos de tiempo de integración cortos requeridos para las SNe presentan cuellos de botella significativos.

Las explosiones de supernovas liberan una enorme energía, calentando y arrastrando el medio interestelar VoAGI (ISM), lo cual afecta posteriormente a varios procesos y evolución galáctica. La modelización precisa de estas explosiones de SN es esencial para comprender la formación de las galaxias. Sin embargo, las complejas interacciones de múltiples procesos, como las fuerzas gravitacionales, el calentamiento y enfriamiento radiativo, la formación de estrellas y la evolución química, hacen de la formación de galaxias una tarea desafiante que requiere métodos numéricos.

Para superar las limitaciones de los métodos existentes y modelar con precisión las explosiones de SN en simulaciones de galaxias, los investigadores proponen utilizar el método de división del Hamiltoniano. Este método implica dividir el Hamiltoniano en componentes de tiempo corto y largo, lo que permite integrar por separado las partículas afectadas por las SNe. Sin embargo, este enfoque requiere predecir la expansión de la cáscara afectada por SN durante el paso global subsiguiente de antemano.

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Los investigadores desarrollaron el modelo de aprendizaje profundo 3D-MIM con este propósito. Entrenaron el modelo utilizando datos de simulaciones de hidrodinámica de partículas suavizadas (SPH) de explosiones de SN dentro de distribuciones de densidad heterogéneas de nubes moleculares. Las simulaciones se realizaron con contrastes de alta densidad e incluyeron partículas de gas con una masa de 1 masa solar (M⊙).

El modelo 3D-MIM reproduce con éxito la forma de cáscara anisotrópica, prediciendo con precisión dónde disminuyen las densidades en más de un 10% después de una explosión de SN. También demuestra la capacidad de predecir el radio de la cáscara en medios uniformes más allá de los datos de entrenamiento, resaltando su capacidad de generalización.

Los investigadores evaluaron el rendimiento del modelo utilizando métricas como el error porcentual medio absoluto (MAPE) y la similitud estructural media (MSSIM) para reproducciones de imágenes. Descubrieron que el modelo logró altos valores de convergencia y demostró fuertes capacidades de generalización.

Una aplicación práctica del modelo 3D-MIM es la identificación de partículas afectadas por SN que requieren pasos de tiempo cortos en simulaciones de formación de galaxias grandes y de alta resolución. Al combinar el modelo con el método de división del Hamiltoniano, los investigadores pueden integrar estas partículas por separado, reduciendo la sobrecarga computacional.

El estudio también discute el potencial de reemplazar los cálculos de SN que consumen mucho tiempo con predicciones de máquina, una dirección explorada activamente en los últimos años. Sin embargo, este enfoque conlleva desafíos técnicos, como la necesidad de simulaciones extensas para generar datos de entrenamiento y encontrar funciones de transformación apropiadas para aprender cantidades físicas en diferentes condiciones.

En conclusión, el modelo de aprendizaje profundo 3D-MIM ofrece una solución prometedora para predecir con precisión la expansión de las cáscaras de SN en las simulaciones de galaxias, abordando un desafío significativo en el campo. Su capacidad para predecir regiones afectadas por SN abre la puerta a simulaciones más eficientes y precisas de la formación y evolución de las galaxias, con posibles aplicaciones más allá del alcance del estudio.

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