Recrear en un ordenador cada una de las más de 100 mil millones de estrellas que componen nuestra galaxia ha sido, durante años, una especie de meta imposible para los astrofísicos. Una tarea que no solo requería una potencia de cálculo descomunal, sino también un conocimiento preciso de los procesos físicos que operan a distintas escalas, desde las explosiones de supernovas hasta la evolución de la estructura galáctica completa. Sin embargo, investigadores del centro iTHEMS de RIKEN en Japón, junto con colaboradores de la Universidad de Tokio y la Universitat de Barcelona, han logrado lo impensable: una simulación de la Vía Láctea a nivel individual de estrellas, respaldada por inteligencia artificial y completada a una velocidad sin precedentes.Los límites de la simulación tradicionalHasta ahora, incluso los modelos más avanzados del cosmos se veían obligados a agrupar cientos de estrellas en una sola «partícula» simulada. Esto ocurría porque modelar el comportamiento físico de cada estrella por separado implicaba dividir el tiempo en intervalos minúsculos, necesarios para capturar eventos rápidos como una supernova. Cada paso temporal pequeño incrementa de forma exponencial la carga de trabajo computacional. Por ponerlo en perspectiva, simular un millón de años de evolución galáctica con los modelos tradicionales puede tardar más de 300 horas. Simular mil millones de años requeriría varias décadas.Ni siquiera los superordenadores más potentes del mundo podían resolver este cuello de botella, ya que sumar más procesadores no siempre se traduce en mayor eficiencia. A cierta escala, el coste energético y la pérdida de rendimiento hacen que el proceso deje de ser viable.IA como aliada de la físicaLa gran innovación del equipo dirigido por Keiya Hirashima ha sido integrar un modelo de aprendizaje profundo como «sustituto» dentro de una simulación física tradicional. Este modelo fue entrenado con simulaciones de alta resolución de supernovas, permitiéndole aprender a predecir cómo se dispersa el gas durante los 100.000 años posteriores a una de estas explosiones estelares.De esta manera, la inteligencia artificial se encarga de reproducir con fidelidad el efecto de eventos complejos sin que la simulación principal tenga que calcularlos en tiempo real. Es como si un asistente muy eficiente se encargara de los detalles más tediosos para que el científico pueda concentrarse en el panorama general. Este enfoque híbrido permite representar fielmente procesos pequeños sin sacrificar la visión global.Un resultado sin precedentesGracias a este sistema, los investigadores pudieron simular un millón de años en apenas 2,78 horas, una mejora de velocidad de más de 100 veces respecto a métodos anteriores. Esto implica que una simulación de mil millones de años podría completarse en menos de cuatro meses, en lugar de las décadas necesarias hasta ahora. Más impactante aún: cada una de las más de 100 mil millones de estrellas fue tratada de forma individual, una fidelidad nunca antes alcanzada.El método fue validado mediante comparaciones con simulaciones completas realizadas en los superordenadores Fugaku (RIKEN) y Miyabi (Universidad de Tokio), demostrando que el modelo híbrido no solo es más rápido, sino también preciso.Implicaciones que van más allá del espacioAunque el objetivo principal era simular nuestra galaxia, el impacto de este avance va mucho más lejos. La integración de IA con simulaciones de física de alta resolución puede transformar campos como la meteorología, la modelización del clima o la investigación oceánica. En todos estos casos, el desafío es el mismo: conectar lo que ocurre a pequeña escala (como la formación de nubes o las corrientes marinas) con los efectos a gran escala (tormentas globales, patrones climáticos).Aplicar esta estrategia permitiría crear modelos que, sin necesidad de recursos computacionales extremos, puedan predecir con más precisión y en menos tiempo eventos complejos. Así como esta simulación puede ayudarnos a entender cómo se formaron los elementos que dieron origen a la vida, otros modelos podrían ayudarnos a anticipar catástrofes naturales o comprender mejor la crisis climática.Una nueva era para la ciencia computacionalEl trabajo del equipo de Hirashima no solo representa un hito técnico, sino también un cambio filosófico en el uso de la inteligencia artificial. Lejos de limitarse a tareas de clasificación o reconocimiento de patrones, la IA se convierte aquí en una herramienta colaborativa para el descubrimiento científico, capaz de acelerar y enriquecer el trabajo humano sin sustituirlo. Es un nuevo paradigma en la ciencia computacional, donde el conocimiento previo se refuerza con la eficiencia de las redes neuronales.Con esta simulación, no solo se abre una ventana al pasado de la Vía Láctea, sino también a un futuro donde la colaboración entre humanos y máquinas redefine lo que es posible en la ciencia.La noticia La Vía Láctea, simulada estrella por estrella con IA: un salto sin precedentes en la modelización galáctica fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.