p Ao compreender as estrelas e suas origens, aprendemos mais sobre de onde viemos. Contudo, a vastidão da galáxia - sem falar de todo o universo - significa que os experimentos para entender suas origens são caros, difícil e demorado. Na verdade, experimentos são impossíveis para estudar certos aspectos da astrofísica, o que significa que, a fim de obter uma maior compreensão de como as galáxias se formaram, os pesquisadores confiam na supercomputação. p Na tentativa de desenvolver uma imagem mais completa da formação de galáxias, pesquisadores do Instituto de Estudos Teóricos de Heidelberg, os Institutos Max-Planck de Astrofísica e Astronomia, o Instituto de Tecnologia de Massachusetts, Universidade de Harvard, e o Center for Computational Astrophysics em Nova York se voltaram para recursos de supercomputação no High-Performance Computing Center Stuttgart (HLRS), uma das três instalações de supercomputação alemãs de classe mundial que compõem o Gauss Center for Supercomputing (GCS). A simulação resultante ajudará a verificar e expandir o conhecimento experimental existente sobre os estágios iniciais do universo.

p Recentemente, a equipe expandiu sua simulação recorde "Illustris" de 2015 - a maior simulação hidrológica de formação de galáxias de todos os tempos. As simulações hidrodinâmicas permitem que os pesquisadores simulem com precisão o movimento do gás. As estrelas se formam a partir do gás cósmico, e a luz das estrelas fornece aos astrofísicos e cosmologistas informações importantes para a compreensão de como o universo funciona.

p Os pesquisadores melhoraram o escopo e a precisão de sua simulação, nomeando esta fase do projeto Illustris:The Next Generation (IllustrisTNG). A equipe divulgou sua primeira rodada de descobertas em três artigos de periódicos publicados no Avisos mensais da Royal Astronomical Society e estão preparando vários outros para publicação.

p Modelagem magnética

p Assim como a humanidade não pode imaginar exatamente como o universo veio a ser, uma simulação de computador não pode recriar o nascimento do universo em um sentido literal. Em vez de, pesquisadores alimentam equações e outras condições iniciais - observações de matrizes de satélites e outras fontes - em um cubo computacional gigantesco que representa uma grande faixa do universo e, em seguida, usam métodos numéricos para colocar em movimento esse "universo em uma caixa".

p Para muitos aspectos da simulação, os pesquisadores podem começar seus cálculos em um ponto fundamental, ou ab initio, nível sem a necessidade de dados de entrada pré-concebidos, mas os processos que são menos compreendidos - como a formação de estrelas e o crescimento de buracos negros supermassivos - precisam ser informados por observação e por suposições que podem simplificar o dilúvio de cálculos.

p À medida que o poder computacional e o know-how aumentaram, tão, também, tem a capacidade de simular áreas maiores do espaço e fenômenos cada vez mais intrincados e complexos relacionados à formação de galáxias. Com IllustrisTNG, a equipe simulou três "fatias" do universo em diferentes resoluções. O maior tinha 300 megaparsecs, ou cerca de 1 bilhão de anos-luz. A equipe usou 24, 000 núcleos em Hazel Hen ao longo de 35 milhões de horas de núcleo.

p Em um dos principais avanços do IllustrisTNG, os pesquisadores retrabalharam a simulação para incluir uma contabilização mais precisa dos campos magnéticos, melhorando a precisão da simulação. "Os campos magnéticos são interessantes por vários motivos, "disse o Prof. Dr. Volker Springel, professor e pesquisador do Instituto de Estudos Teóricos de Heidelberg e pesquisador principal do projeto. "A pressão magnética exercida no gás cósmico pode ocasionalmente ser igual à pressão térmica (temperatura), o que significa que se você negligenciar isso, você perderá esses efeitos e, por fim, comprometerá seus resultados. "

p Ao desenvolver o IllustrisTNG, a equipe também fez um avanço surpreendente no entendimento da física dos buracos negros. Com base no conhecimento observacional, os pesquisadores sabiam que buracos negros supermassivos impulsionam gases cósmicos com muita energia ao mesmo tempo que "sopram" esse gás para longe dos aglomerados de galáxias. Isso ajuda a "desligar" a formação de estrelas nas maiores galáxias e, portanto, impõe um limite no tamanho máximo que elas podem atingir.

p Na simulação anterior do Illustris, os pesquisadores notaram que, embora os buracos negros passem por esse processo de transferência de energia, eles não desligariam a formação de estrelas completamente. Ao revisar a física dos buracos negros na simulação, a equipe viu uma concordância muito melhor entre os dados e a observação, dando aos pesquisadores maior confiança de que sua simulação corresponde à realidade.

p Uma aliança de longa data

p A equipe usa recursos do GCS desde 2015 e executa a simulação do IllustrisTNG nos recursos do HLRS desde março de 2016. Considerando que o conjunto de dados do IllustrisTNG é maior e mais preciso do que o original, os pesquisadores estão confiantes de que seus dados serão amplamente usados ​​enquanto eles se candidatam por mais tempo para continuar a refinar a simulação. O release de dados original da Illustris obteve 2, 000 usuários registrados e resultou em mais de 130 publicações.

p Durante esse tempo, os pesquisadores contaram com a equipe de suporte do GCS para ajudar com vários problemas de baixo nível relacionados ao seu código, especificamente relacionado a travamentos de memória e problemas de sistema de arquivos. Membros da equipe drs. Dylan Nelson e Rainer Weinberger também se beneficiaram com a participação em workshops de dimensionamento em nível de máquina em 2016 e 2017 no HLRS. A colaboração de longa data da equipe com o HLRS resultou na conquista dos prêmios Golden Spike de 2016 e 2017, que são dados a projetos de usuários de destaque durante o workshop anual de resultados e revisão do HLRS.

p Nelson apontou que, embora os supercomputadores da geração atual tenham permitido simulações que superaram amplamente as questões mais fundamentais relacionadas à modelagem cosmológica em grande escala, ainda existem oportunidades de melhoria.

p "O aumento dos recursos de memória e processamento em sistemas de próxima geração nos permitirá simular grandes volumes do universo com maior resolução, "Disse Nelson." Grandes volumes são importantes para a cosmologia, compreender a estrutura em grande escala do universo, e fazer previsões firmes para a próxima geração de grandes projetos de observação. A alta resolução é importante para melhorar nossos modelos físicos dos processos que ocorrem dentro de galáxias individuais em nossa simulação. "