Al comprender las estrellas y sus orígenes, aprendemos más sobre de dónde venimos. Sin embargo, la inmensidad de la galaxia, y mucho menos el universo entero, significa que los experimentos para comprender sus orígenes son costosos, difícil y requiere mucho tiempo. De hecho, los experimentos son imposibles para estudiar ciertos aspectos de la astrofísica, lo que significa que para obtener una mayor comprensión de cómo se formaron las galaxias, los investigadores confían en la supercomputación.

En un intento por desarrollar una imagen más completa de la formación de galaxias, investigadores del Instituto de Estudios Teóricos de Heidelberg, los Institutos Max-Planck de Astrofísica y de Astronomía, el Instituto de Tecnología de Massachusetts, Universidad Harvard, y el Centro de Astrofísica Computacional en Nueva York han recurrido a recursos de supercomputación en el Centro de Computación de Alto Rendimiento de Stuttgart (HLRS), una de las tres instalaciones de supercomputación alemanas de clase mundial que componen el Centro Gauss de Supercomputación (GCS). La simulación resultante ayudará a verificar y ampliar el conocimiento experimental existente sobre las primeras etapas del universo.

Recientemente, el equipo amplió su simulación "Illustris", que batió récords en 2015, la simulación hidrológica de formación de galaxias más grande de la historia. Las simulaciones hidrodinámicas permiten a los investigadores simular con precisión el movimiento del gas. Las estrellas se forman a partir de gas cósmico, y la luz de las estrellas proporciona a los astrofísicos y cosmólogos información importante para comprender cómo funciona el universo.

Los investigadores mejoraron el alcance y la precisión de su simulación, nombrando esta fase del proyecto Illustris:The Next Generation (IllustrisTNG). El equipo publicó su primera ronda de hallazgos en tres artículos de revistas que aparecen en el Avisos mensuales de la Royal Astronomical Society y están preparando varios más para su publicación.

Modelado magnético

Así como la humanidad no puede imaginar exactamente cómo llegó a existir el universo, una simulación por computadora no puede recrear el nacimiento del universo en un sentido literal. En lugar de, los investigadores introducen ecuaciones y otras condiciones iniciales —observaciones de matrices de satélites y otras fuentes— en un gigantesco cubo computacional que representa una gran franja del universo y luego utilizan métodos numéricos para poner en movimiento este "universo en una caja".

Para muchos aspectos de la simulación, los investigadores pueden comenzar sus cálculos en un punto fundamental, o ab initio, nivel sin necesidad de datos de entrada preconcebidos, pero los procesos que se comprenden menos, como la formación de estrellas y el crecimiento de agujeros negros supermasivos, necesitan ser informados por la observación y haciendo suposiciones que puedan simplificar la avalancha de cálculos.

A medida que aumentaron el poder computacional y los conocimientos técnicos, asi que, también, tiene la capacidad de simular áreas más grandes del espacio y fenómenos cada vez más intrincados y complejos relacionados con la formación de galaxias. Con IllustrisTNG, el equipo simuló tres "cortes" de universo a diferentes resoluciones. El más grande tenía 300 megaparsecs de ancho, o aproximadamente mil millones de años luz. El equipo usó 24, 000 núcleos en Hazel Hen en un lapso de 35 millones de horas núcleo.

En uno de los mayores avances de IllustrisTNG, los investigadores reelaboraron la simulación para incluir una contabilidad más precisa de los campos magnéticos, mejorando la precisión de la simulación. "Los campos magnéticos son interesantes por varias razones, "dijo el Prof. Dr. Volker Springel, profesor e investigador del Instituto de Estudios Teóricos de Heidelberg e investigador principal del proyecto. "La presión magnética ejercida sobre el gas cósmico puede ser ocasionalmente igual a la presión térmica (temperatura), lo que significa que si descuidas esto, perderá estos efectos y, en última instancia, comprometerá sus resultados ".

Mientras desarrollaba IllustrisTNG, el equipo también hizo un avance sorprendente en la comprensión de la física de los agujeros negros. Basado en el conocimiento observacional, los investigadores sabían que los agujeros negros supermasivos impulsan los gases cósmicos con mucha energía al mismo tiempo que "soplan" este gas lejos de los cúmulos de galaxias. Esto ayuda a "detener" la formación de estrellas en las galaxias más grandes y, por lo tanto, impone un límite al tamaño máximo que pueden alcanzar.

En la simulación anterior de Illustris, los investigadores notaron que mientras los agujeros negros atraviesan este proceso de transferencia de energía, no apagarían la formación estelar por completo. Al revisar la física de los agujeros negros en la simulación, el equipo vio una concordancia mucho mejor entre los datos y la observación, dando a los investigadores una mayor confianza en que su simulación corresponde a la realidad.

Una alianza duradera

El equipo ha estado utilizando recursos de GCS desde 2015 y ha estado ejecutando la simulación de IllustrisTNG en recursos de HLRS desde marzo de 2016. Teniendo en cuenta que el conjunto de datos de IllustrisTNG es más grande y más preciso que el original, los investigadores confían en que sus datos se utilizarán ampliamente mientras solicitan más tiempo para seguir perfeccionando la simulación. El lanzamiento de datos original de Illustris obtuvo 2, 000 usuarios registrados y resultó en más de 130 publicaciones.

Durante ese tiempo, los investigadores han confiado en el personal de soporte de GCS para ayudar con varios problemas de bajo nivel relacionados con su código, específicamente relacionado con fallas de memoria y problemas del sistema de archivos. Miembros del equipo Drs. Dylan Nelson y Rainer Weinberger también se beneficiaron de asistir a los talleres de escalado a nivel de máquina de 2016 y 2017 en HLRS. La colaboración de larga data del equipo con HLRS ha resultado en ganar premios Golden Spike 2016 y 2017, que se otorgan a proyectos de usuarios destacados durante el Taller anual de revisión y resultados de HLRS.

Nelson señaló que si bien las supercomputadoras de la generación actual han permitido simulaciones que han superado en gran medida la mayoría de los problemas fundamentales relacionados con el modelado cosmológico a escala masiva, todavía hay oportunidades de mejora.

"El aumento de los recursos de memoria y procesamiento en los sistemas de próxima generación nos permitirá simular grandes volúmenes del universo con mayor resolución, Nelson dijo. Los grandes volúmenes son importantes para la cosmología, comprender la estructura a gran escala del universo, y hacer predicciones firmes para la próxima generación de grandes proyectos de observación. La alta resolución es importante para mejorar nuestros modelos físicos de los procesos que ocurren dentro de las galaxias individuales en nuestra simulación ".