Imagens fantásticas mostram uma supernova recriada em simulação computacional

Essa nova visão do comportamento das supernovas – as espetaculares explosões de estrelas moribundas — não veio através de um telescópio, mas sim do resultado de uma potente simulação via supercomputador.

Esta visualização a partir do supercomputador Argonne nos mostra os mecanismos que regem a violenta morte de uma estrela de vida-curta, uma estrela massiva. Aqui vemos os valores energéticos no núcleo da supernova. Cores distintas e transparências correspondem a diferentes valores de entropia. Através da seleção ajustada da cor e transparência os cientistas podem navegar pelas camadas internas e visualizar o que estão ocorrendo no interior da explosão.

Esta visualização a partir do supercomputador Argonne nos mostra os mecanismos que regem a violenta morte de uma estrela de vida-curta, uma estrela massiva. Aqui vemos os valores energéticos no núcleo da supernova. Cores distintas e transparências correspondem a diferentes valores de entropia. Através da seleção ajustada da cor e transparência os cientistas podem navegar pelas camadas internas e visualizar o que estão ocorrendo no interior da explosão (Crédito da Imagem: Argonne National Laboratory – cortesia de Hongfeng Yu – Creative Commons license).

Na imagem acima temos uma visualização do fenômeno a partir do supercomputador Argonne. A imagem nos mostra os mecanismos que regem a violenta  explosão de uma estrela moribunda, uma supernova de colapso de núcleo (core collapse supernova). Vemos aqui os valores energéticos no núcleo da supernova. Cores distintas e transparências correspondem a diferentes valores de entropia. Através da seleção ajustada da cor e transparência os cientistas podem navegar pelas camadas internas e visualizar o que estão ocorrendo no interior da explosão.

A supernova simulada, mostrada nas capas de corte transversal da imagem, foi gerada a partir de um esforço por desenvolver formas mais rápidas de se criar simulação de modelos computacionais com alta fidelidade aos fenômenos complexos do mundo real.

Uma imagem de uma supernova tipo Ia instantes apos o momento da explosão. A energia liberada aqui é equivalente a 1027 bombas de hidrogênio ou 10 megatons de TNT. (Imagem: DOE NNSA ASC / Alliance Flash Center)

Uma imagem de uma supernova tipo Ia instantes após o momento da explosão. A energia liberada aqui é equivalente a 10^27 bombas de hidrogênio ou 10 megatons de TNT (Imagem: DOE NNSA ASC / Alliance Flash Center).

Realizar uma única execução de um modelo computacional realístico da explosão de uma estrela em um só computador doméstico seria quase impossível — necessitaria de mais de três anos só para carregar os dados necessários ao processamento. Assim, para tal tarefa são usados os supercomputadores, os quais podem manejar o processamento de trilhões de pontos de dados e uma só vez.

“Na escala em que trabalhamos criar uma animação levaria muito tempo em um notebook – simplesmente apenas girar a imagem um grau necessitaria de dias [de processamento]”, disse Mark Hereld, que lidera a tarefa de análise e visualização no Laboratório Nacional Argonne do Departamento de Energia dos Estados Unidos.

Visualização da explosão da supernova tipo 1a, continuação da imagem anterior. A explosão da supernova 1a leva menos de 5 segundos, mas o supercomputador tem 160.000 processadores e gasta 22 milhões de horas totais de processamento para simular tal evento (Imagem: Argonne National Laboratory).

Visualização da explosão da supernova tipo Ia, continuação da imagem anterior. A explosão da supernova 1a leva menos de 5 segundos, mas o supercomputador tem 160.000 processadores e gasta 22 milhões de horas totais de processamento para simular tal evento (Imagem: Argonne National Laboratory).

Os modelos que se executam nestes computadores podem gerar visualizações de quaisquer objetos desejados, desde estruturas complexas de proteínas até modelos de supernovas. Contudo, até mesmo com a velocidade proporcionada pelos supercomputadores, os modelos complexos superam rapidamente suas atuais capacidades de cálculo.

Os cientistas do centro computacional de Argonne estão explorando outras formas de acelerar o processo, usando uma técnica conhecida como renderização de volume que é baseada em software que permite processamento em paralelo.

A renderização de volume é uma técnica que se pode usar para dar forma e sentido aos bilhões de diminutos pontos de dados compilados a partir de fontes diversas, tais como raio-X, ressonância magnética (MRI), ou a simulação de um modelo físico-matemático. O esforço poderia ajudar particularmente na manipulação de imagens e criação de animações a partir das mesmas.

As técnicas nas quais os pesquisadores estão trabalhando usam computação paralela — processamento de dados em múltiplos núcleos de cálculo (o supercomputador IBM Blue Gene/P de Argonne tem 163.840 núcleos de processamento, a capacidade de processamento ‘no pico’ de 557 Teraflops e está na lista dos maiores supercomputadores – top 500). Os dados são então enviados aos processadores gráficos (GPUs) para criar as imagens, no entanto, tendo em vista que a maior parte dos processadores gráficos foi desenvolvida para atender indústria dos jogos em 3 dimensões (3D). Assim, estes GPUs nem sempre estão adequados para processar tarefas científicas. Uma grande capacidade de processamento também é necessária para trabalhar com todos estes dados.

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Esta imagem da simulação de uma supernova tipo Ia foi obtida logo após a deflagração da bolha da chama nuclear que iniciou o evento, ligeiramente fora do centro da estrela anã-branca progenitora (mostrada aqui como uma superfície azul). As forças dirigem a bolha (mostrada em amarelo e vermelho) rapidamente para a superfície da anã-branca (Imagem: DOE NNSA ASC / Alliance Flash Center).

Os cientistas do centro computacional Argonne queriam saber se poderiam melhorar a performance evitando o gargalo provocado pela transferência de dados para as GPUs e em lugar disso realizar as visualizações diretamente no supercomputador. Assim eles desenvolveram e testaram uma técnica sobre este conjunto de dados astrofísicos e encontraram uma maneira que, efetivamente, poderia melhorar a eficiência da operação.

“Nós conseguimos ter a capacidade de escala até problemas com mais de 80 bilhões de pontos  (voxels) por passo e gerar imagens de até 16 megapixels” disse Tom Peterka, PHD de Argonne.

Este novo método de visualização poderia melhorar a investigação em uma amplia variedade de disciplinas, disse Hereld.

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Esta imagem mostra o formato do fluxo, demonstrando o complexo e turbulento processo que governa a queima da bolha da chama nuclear durante este estágio da supernova (Imagem: DOE NNSA ASC / Alliance Flash Center).

“Em astrofísica, estudar como estrelas ardem e explodem reúne todo tipo de física: hidrodinâmica, física gravitatcional, química nuclear e transporte de energia”, disse. “Outros modelos estudam a migração de perigosos poluentes a través de estruturas complexas do terreno, para ver onde é possível que terminem; ou a combustão em veículos e plantas de fabricação – onde o combustível é consumido e onde sua queima é eficiente”.

“Estes tipos de problemas amiúde levam a perguntas que são muito complexas de se formular matematicamente”, disse Hereld. “Mas quando simplesmente você pode observar a explosão de uma estrela através da simulação, pode-se conseguir uma visão que não está disponível de nenhuma outra forma”.

O trabalho do centro Argonne de computação avançada é suportada pelo Department of Energy’s Office of Advanced Scientific Computing Research (ASCR).

Visualização de uma Supernova tipo Ia

Visualização de uma Supernova tipo Ia (Imagem: Argonne National Laboratory).

Fontes e referências:

New Scientist: Snapshots from inside an exploding star

Space.com: Mock Supernova Created by Supercomputer

Scientific American: Supercomputer unravels core-collapse supernovae

Argonne National Laboratory (press release): Seeking efficiency, scientists run visualizations directly on supercomputers

Supercomputador Blue Gene/P de Argonne com 163.840 núcleos de processamento, tem a capacidade de processamento no pico de 557 Teraflops

Supercomputador Blue Gene/P de Argonne com 163.840 núcleos de processamento, tem a capacidade de processamento no pico de 557 Teraflops

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