Comprendendo le stelle e le loro origini, impariamo di più da dove veniamo. Però, la vastità della galassia, per non parlare dell'intero universo, significa che gli esperimenti per comprenderne le origini sono costosi, difficile e richiede tempo. Infatti, gli esperimenti sono impossibili per studiare alcuni aspetti dell'astrofisica, il che significa che per ottenere una maggiore comprensione di come si sono formate le galassie, i ricercatori si affidano al supercalcolo.

Nel tentativo di sviluppare un quadro più completo della formazione delle galassie, ricercatori dell'Istituto di studi teorici di Heidelberg, gli Istituti Max-Planck di Astrofisica e Astronomia, il Massachusetts Institute of Technology, Università di Harvard, e il Center for Computational Astrophysics di New York si sono rivolti alle risorse di supercalcolo presso l'High-Performance Computing Centre Stuttgart (HLRS), una delle tre strutture di supercalcolo tedesche di livello mondiale che compongono il Gauss Center for Supercomputing (GCS). La simulazione risultante aiuterà a verificare ed espandere le conoscenze sperimentali esistenti sulle prime fasi dell'universo.

Recentemente, il team ha ampliato la sua simulazione "Illustris" da record del 2015, la più grande simulazione idrologica della formazione di galassie mai realizzata. Le simulazioni idrodinamiche consentono ai ricercatori di simulare con precisione il movimento del gas. Le stelle si formano dal gas cosmico, e la luce delle stelle fornisce ad astrofisici e cosmologi importanti informazioni per comprendere come funziona l'universo.

I ricercatori hanno migliorato la portata e l'accuratezza della loro simulazione, nominare questa fase del progetto Illustris:The Next Generation (IllustrisTNG). Il team ha pubblicato la sua prima serie di risultati su tre articoli di riviste apparsi nel Avvisi mensili della Royal Astronomical Society e ne stanno preparando molti altri per la pubblicazione.

Modellazione magnetica

Proprio come l'umanità non può immaginare esattamente come è nato l'universo, una simulazione al computer non può ricreare la nascita dell'universo in senso letterale. Anziché, i ricercatori alimentano equazioni e altre condizioni di partenza - osservazioni da array di satelliti e altre fonti - in un gigantesco cubo computazionale che rappresenta un'ampia fascia dell'universo e quindi utilizzano metodi numerici per mettere in moto questo "universo in una scatola".

Per molti aspetti della simulazione, i ricercatori possono iniziare i loro calcoli da un punto fondamentale, o ab initio, livello senza bisogno di dati di input precostituiti, ma i processi meno compresi, come la formazione stellare e la crescita di buchi neri supermassicci, devono essere informati mediante l'osservazione e formulando ipotesi che possano semplificare il diluvio di calcoli.

Con l'aumento della potenza di calcolo e del know-how, così, pure, ha la capacità di simulare aree di spazio più vaste e fenomeni sempre più intricati e complessi legati alla formazione delle galassie. Con IllustrisTNG, il team ha simulato tre "fette" di universo a diverse risoluzioni. Il più grande era di 300 megaparsec di diametro, o circa 1 miliardo di anni luce. La squadra ha utilizzato 24, 000 core su Hazel Hen nell'arco di 35 milioni di ore core.

In uno dei maggiori progressi di IllustrisTNG, i ricercatori hanno rielaborato la simulazione per includere una contabilità più precisa per i campi magnetici, migliorare la precisione della simulazione. "I campi magnetici sono interessanti per una serie di ragioni, " ha detto il Prof. Dr. Volker Springel, professore e ricercatore presso l'Istituto di studi teorici di Heidelberg e ricercatore principale del progetto. "La pressione magnetica esercitata sul gas cosmico può occasionalmente essere uguale alla pressione termica (temperatura), nel senso che se trascuri questo, ti mancheranno questi effetti e alla fine comprometterai i tuoi risultati."

Durante lo sviluppo di IllustrisTNG, il team ha anche compiuto un sorprendente progresso nella comprensione della fisica dei buchi neri. Sulla base della conoscenza osservativa, i ricercatori sapevano che i buchi neri supermassicci spingono i gas cosmici con molta energia e allo stesso tempo "soffiano" via questo gas dagli ammassi di galassie. Questo aiuta a "spegnere" la formazione stellare nelle galassie più grandi e quindi impone un limite alla dimensione massima che possono raggiungere.

Nella precedente simulazione Illustris, i ricercatori hanno notato che mentre i buchi neri attraversano questo processo di trasferimento di energia, non spegnerebbero completamente la formazione stellare. Rivedendo la fisica dei buchi neri nella simulazione, il team ha visto un accordo molto migliore tra i dati e l'osservazione, dando ai ricercatori una maggiore sicurezza che la loro simulazione corrisponda alla realtà.

Un'alleanza di lunga data

Il team utilizza le risorse GCS dal 2015 ed esegue la simulazione IllustrisTNG su risorse HLRS da marzo 2016. Considerando che il set di dati di IllustrisTNG è sia più grande che più accurato dell'originale, i ricercatori sono fiduciosi che i loro dati saranno ampiamente utilizzati mentre chiedono più tempo per continuare a perfezionare la simulazione. La versione originale dei dati di Illustris ha ottenuto 2, 000 utenti registrati e prodotto più di 130 pubblicazioni.

Durante quel periodo, i ricercatori hanno fatto affidamento sul personale di supporto GCS per aiutare con diversi problemi di basso livello relativi al loro codice, specificamente correlato agli arresti anomali della memoria e ai problemi del file system. I membri del team Dott. Anche Dylan Nelson e Rainer Weinberger hanno beneficiato della partecipazione ai workshop di dimensionamento a livello di macchina del 2016 e 2017 presso HLRS. La collaborazione di lunga data del team con HLRS ha portato alla vittoria dei premi Golden Spike 2016 e 2017, che vengono dati a progetti utente eccezionali durante il seminario annuale sui risultati e la revisione di HLRS.

Nelson ha sottolineato che mentre i supercomputer di ultima generazione hanno consentito simulazioni che hanno ampiamente superato i problemi più fondamentali relativi alla modellazione cosmologica su larga scala, ci sono ancora opportunità di miglioramento.

"L'aumento della memoria e delle risorse di elaborazione nei sistemi di nuova generazione ci consentirà di simulare grandi volumi dell'universo con una risoluzione più elevata, " Ha detto Nelson. "I grandi volumi sono importanti per la cosmologia, comprendere la struttura su larga scala dell'universo, e fare previsioni precise per la prossima generazione di grandi progetti di osservazione. L'alta risoluzione è importante per migliorare i nostri modelli fisici dei processi in corso all'interno delle singole galassie nella nostra simulazione".