Az univerzum titkainak feltárása érdekében a csillagászok számítógépes szimulációkat használnak, hogy megértsék a galaxisok, például a Tejútrendszer fejlődését és működését. Ezek a modellek segítenek abban, hogy olyan összetett folyamatokat vizsgáljanak, mint a gravitáció, a gázrészecskék kölcsönhatásai, a mágneses terek és a szupernóva-robbanások hosszú távú hatásai.
A problémát azonban a számítási teljesítmény korlátai jelentik. A hagyományos szimulációk gyakran kompromisszumokra kényszerülnek: például egyetlen pontként reprezentálnak több csillagot, így elvesznek a részletek, például az egyedi szupernóva-robbanások hatásai a galaxis egészére.
Egy új kutatás bemutatja, hogyan lehet az AI, azon belül is a mesterséges neurális hálózatok alkalmazásával jelentősen felgyorsítani egy ilyen galaktikus szimulációt. A módszer lényege, hogy a szupernóvák viselkedését előre betanított gépi tanulás predikálja, csökkentve ezzel a szükséges számításokat, de megtartva a részletes hatásokat a globális szimulációban.
Felvetődik, hogy az ilyen informatikai áttörések nem csak az asztrofizikában, hanem például a klímamodellezésben is forradalmi változásokat hozhatnak. Izgalmas kérdés, hogy valóban alkalmas lesz-e ez a megközelítés a galaxisok fejlődésének pontos előrejelzésére, illetve mennyire változtatja meg a hagyományos szimulációs módszereket.
