Наблюдение за зарождением звёзд с помощью космического моделирования

Изображения — ключ к новым открытиям в области астрофизики. Такие изображения включают моделирование космических событий, которое астрофизики из UZH используют для исследования происхождения звёзд, планет и галактик.

Лючио Майер говорит: «Сегодня астрофизика находится на пороге золотого века. Никогда раньше у нас не было в распоряжении такого огромного количества данных из столь разных секторов Вселенной». Например, космический телескоп Джеймса Уэбба позволяет наблюдать очень далёкие галактики с беспрецедентным качеством изображения.

«Телескоп приносит новые удивительные открытия почти каждую неделю», — говорит профессор астрофизики из UZH. Строящаяся в Австралии и Южной Африке обсерватория Square Kilometer Array (SKAO) всё ещё находится в стадии строительства. Этот огромный телескоп соберёт больше данных, чем любой научный проект ранее.

Новая информация приближает астрофизику к конечной цели — пониманию Вселенной в целом и подробно — от зарождения звёзд до структуры космоса. Астрофизики из UZH, такие как Лючио Майер и Равит Хеллед, находятся в гуще этого безумия новых открытий.

Майер исследует, как возникают звёзды и галактики, а Хеллед изучает формирование планет. Оба исследователя работают с компьютерным моделированием, которое позволяет моделировать и анализировать, как планеты, звёзды и целые галактики формировались и развивались с течением времени.

Моделирование требует огромных вычислительных мощностей. В международном конкурсе команда Майера смогла получить время для использования компьютера LUMI, самого мощного суперкомпьютера в Европе, в Финляндии.

Ключом к успеху Майера является новый код для вычисления космических событий. На его разработку ушло почти семь лет, рассказывает исследователь. Команда из Цюриха, Базеля и Швейцарского национального суперкомпьютерного центра (CSCS) в Лугано, состоящая из специалистов в области информатики, вычислительной науки, астрофизики и космологии, работала над ним.

«С помощью суперкомпьютера мы можем смоделировать, как возникли планеты, звёзды, галактики — да, весь космос», — говорит Майер. Эти симуляции настолько требовательны к вычислительным ресурсам, что их выполнение заняло бы годы, если бы они проводились с использованием обычных методов и вычислительной мощности. «Теперь мы можем выполнить их за несколько дней», — говорит Майер.

Новые графические процессоры (GPU) делают это возможным. Они запускают моделирование в 1000 раз быстрее, чем обычные компьютеры, оснащённые классическими процессорами. Благодаря большей производительности можно моделировать гораздо более сложные процессы, например, происходящие внутри гигантских молекулярных облаков, где образуются миллионы звёзд.

Гигантские молекулярные облака особенно важны, потому что именно там зарождаются звёзды. «Если мы сможем смоделировать гигантские молекулярные облака, мы сможем реконструировать, как происходит звездообразование во всей галактике», — говорит Майер. Звёзды, которые возникают и образуют звёздные скопления в определённых местах галактики, играют решающую роль в жизни этой галактики. Они высвобождают энергию, которая влияет на будущую эволюцию галактики.

Этап моделирования с использованием компьютера LUMI только недавно был завершён. «Теперь мы начинаем изучать свойства облаков, в которых находятся звёзды», — объясняет Майер. Моделирование позволяет астрофизикам взглянуть на различные стадии зарождения звёзд и определить их точный хронологический порядок.

«Мы видим, что произошло и когда это произошло», — говорит Майер. Полученные данные затем сравниваются с данными, полученными с помощью крупных телескопов, чтобы проверить, соответствуют ли результаты моделирования тому, что видно во Вселенной. Если они не совпадают, модели и расчёты необходимо скорректировать.

Майер описывает это как «диалог», направленный на объяснение того, как возникли и развивались звёзды и галактики, как можно точнее. Одно из впечатляющих моделирований, выполненных исследовательской группой Майера, изображает первые галактики и звёздные скопления, образовавшиеся во Вселенной. Моделирование реконструирует, как эти галактики, недавно обнаруженные космическим телескопом Джеймса Уэбба, возникли.

Моделирование такого рода раньше занимало месяцы, а иногда и годы. Но после этого, по словам Майера, было довольно легко проанализировать полученные данные, потому что наборы данных были небольшими. «Мы могли сделать это на наших ноутбуках», — вспоминает он. Сегодня всё иначе: моделирование выполняется гораздо быстрее и даёт огромные объёмы данных для анализа. Искусственный интеллект специально обучен и используется для этого.

«Швейцарский центр Data Science имеет опыт работы с ИИ и машинным обучением и сотрудничает с нашей командой для разработки новых методов анализа результатов моделирования», — говорит Майер.

Такие моделирования — это своего рода астрофизические лабораторные эксперименты, которые пытаются воспроизвести и реконструировать космические процессы, потому что, когда человек смотрит на Вселенную, он видит только снимок во времени, но не знает, как он появился.

«Мы пытаемся работать в обратном направлении, чтобы понять, как возникли звёздные скопления, галактики и, действительно, вся Вселенная, и почему Вселенная сегодня такая, какая она есть», — объясняет Майер. «Когда я сравниваю свои моделирования с реальной Вселенной, я хотел бы сказать: „Хорошо, галактика, которую я могу создать, на самом деле выглядит так в реальности“».

Равит Хеллед проводит исследования, чтобы понять, как образуются планеты. Профессор астрофизики из UZH также работает с моделями и симуляциями. Как и в исследовательской работе Майера, они служат для устранения пробелов в знаниях, оставленных телескопическими наблюдениями.

«Мы видим протопланетные диски и видим сегодняшние планеты, но мы не видим, что происходит между ними», — говорит Хеллед. Хеллед указывает, что некоторые из симуляций, созданных с помощью разработанных ею моделей, визуально менее зрелищны, чем те, что созданы Майером. Но они особенно хорошо подходят для иллюстрации основных физических процессов, происходящих во время формирования планет.

И Хеллед не менее восторженна, чем Майер, когда говорит о своём исследовании. Она хочет понять, как формируются планеты и почему они отличаются друг от друга. Планеты рождаются из газа и пыли во вращающихся протопланетных дисках, которые окружают молодые звёзды. Их разнообразие объясняется различными начальными условиями — такими как температура, плотность, состав и распределение материи — которые преобладают в протопланетных дисках.

Небольшие вариации в условиях формирования приводят к появлению очень разных планет, как мы можем наблюдать в нашей Солнечной системе, где есть планеты земной группы, такие как Земля, Меркурий, Венера и Марс, которые сравнительно невелики и имеют твёрдую каменистую поверхность. Есть также газовые и ледяные гиганты — Юпитер, Сатурн, Уран и Нептун, — состоящие в основном из водорода и гелия. У них нет твёрдой поверхности, и они намного больше планет земной группы. «С помощью наших моделей мы можем показать, как даже малейшие изменения влияют на формирование планет», — объясняет Хеллед.

В своём исследовании астрофизик приходит к некоторым замечательным выводам, которые ставят под сомнение существующие теории. Например, ледяные гиганты Уран и Нептун значительно отличаются друг от друга, несмотря на наличие у них многих сходств. У Урана экстремальный осевой наклон и регулярные спутники, нет внутреннего источника тепла и большая плотность, в то время как Нептун имеет нерегулярные спутники и обладает внутренним источником тепла. У Нептуна также другое распределение плотности.

Как возникли эти различия? С помощью моделирования Хеллед обнаружила возможное объяснение: она смоделировала, что происходит, когда большое небесное тело сталкивается с молодой планетой. Подобные разрушительные события могут объяснить, почему Уран и Нептун так отличаются друг от друга сегодня.

В моделировании Урана причиной наклона оси планеты, спутникового диска и внутренней структуры стало скользящее столкновение. В случае Нептуна лобовое столкновение могло повлиять на внутреннюю структуру и энергетический профиль этой планеты.

Колоссальные столкновения такого рода также объяснили бы, почему Уран и Нептун сформировались именно так в своей части Солнечной системы, потому что, согласно классической теории, маловероятно, что они возникли в таком виде в своём нынешнем положении.

«Это демонстрирует нам, как определённые события могут изменить эволюцию планет и выбить их из ожидаемой орбиты», — объясняет Хеллед. И это показывает, насколько ценно моделирование. «Объяснение того, как Уран и Нептун возникли в их нынешней форме, было загадкой и вызовом для науки в течение многих лет», — говорит она.

Это утверждение также применимо к Юпитеру. Эта планета обладает нечётким ядром без чёткой границы. Моделирование Хеллед предполагает, что и здесь колоссальное столкновение с другим небесным телом в начале формирования Юпитера может объяснить это явление. Столкновение частично разрывает ядро планеты, но затем оно относительно быстро восстанавливается.

Моделирование подобных симуляций — сложная задача. Хеллед говорит: «Космические процессы разнообразны и сложны, и существует так много параметров, которые необходимо учитывать». Поэтому проводятся многочисленные итерации с разными переменными, добавляет она. «Затем вы видите результат, и иногда он бывает очень удивительным».

Исследования, проведённые Равит Хеллед и Лючио Майером, демонстрируют, как можно получить новые впечатляющие идеи с помощью моделирования. «Это действительно захватывающее время», — говорит Майер, — «особенно для студентов. Я говорю им, что они выбрали отличный момент для проведения исследований в этой области».

Предоставлено
[University of Zurich](https://phys.org/partners/university-of-zurich/)

Источник