AIが高速で描く超新星爆発の広がり

【2023年10月26日 東京大学大学院理学系研究科・理学部】

銀河は、恒星以外にガス、塵、ダークマターなどから構成されていて、その進化には様々なプロセスが関係している。超新星爆発も重要なプロセスの一つで、ガスを押しのけて星形成を妨げたり、反対にガスを圧縮して星形成を促進したりする。

銀河の形成や進化を研究するうえで、スーパーコンピューターなどによる数値シミュレーションが広く用いられている。この際、銀河形成シミュレーションに超新星爆発の計算を組み込むと、計算コストが増大してしまうため、超新星爆発の影響を直接的に計算するのは困難であった。銀河の大きさに対して超新星爆発の影響が及ぶ範囲が非常に狭いことや、現象の時間スケールが大きく異なることがその理由だ。

天の川銀河と超新星爆発のスケール比較の例示。大きさで1000倍、時間スケール（銀河回転と超新星爆発のシェル膨張）で1万倍もの差がある（提供：NASA/JPL-Caltech/ESO/R. Hurt、平島敬也）

東京大学の平島敬也さんを中心とした研究チームは、動画生成AIを活用して3次元の数値シミュレーションの結果を高速に再現する新しい深層学習モデル「3D-MIM（3D-Memory In Memory）」を開発した。超新星爆発のシミュレーションデータの作成には国立天文台の天文学専用スーパーコンピューター「アテルイII」が用いられたほか、データの深層学習やモデルの推論の最適化にもそれぞれ別のスーパーコンピューターが使用されている。

3D-MIMを活用すると、銀河形成シミュレーションの中でも多くの計算資源を必要とする超新星爆発の部分を高速に再現することが可能だ。とくに、分子雲内で起こった超新星爆発で生じる球殻状の高密度な星間ガス「シェル構造」の形状が正確に高速で再現され、構造の半径も正確に予測できることもわかった。

超新星爆発に伴うシェル構造の従来のシミュレーション結果（左）と3D-MIMによる予測結果（右）。黄色はガスの密度が大きい領域を表す。1Myr＝100万年。中心（赤い×印）で超新星爆発が起こり、爆発によって周囲のガスが掃き寄せられる様子がAIを使った手法で再現された（提供：平島敬也）

形状や大きさが高速で正確にわかれば、超新星爆発の影響を直接受ける可能性のある領域の大きさを事前に予測することができる。この領域に特化して最適化されたアルゴリズムで計算を行うことで、全体のシミュレーションの計算効率が大幅に向上すると期待される。

スーパーコンピューター「富岳」では深層学習モデルの最適化作業も進められており、今後の計算の効率化によって銀河内の個々の星の動きまで非常に詳しく再現したシミュレーションも可能になる。深層学習などの先進技術の応用は天文学の研究だけでなく、学術・産業の連携の強化や、ITおよびAI産業の更なる発展にもつながるだろう。