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    Una IA creó la primera simulación completa de la Vía Láctea, estrella por estrella

    La representación reproduce la dinámica interna de la galaxia, con gravedad, fluidos, procesos químicos y explosiones de supernova, a una resolución sin precedentes.

    22 de noviembre 2025, 15:53hs
    Una IA creó la primera simulación completa de la Vía Láctea, estrella por estrella
    Una IA creó la primera simulación completa de la Vía Láctea, estrella por estrella. (Imagen: GeminiAI)
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    ¿Cómo es realmente nuestra galaxia por dentro? Hasta ahora, esa pregunta estaba llena de suposiciones y modelos incompletos. Pero un equipo de científicos logró lo que parecía imposible: recrear la Vía Láctea con más de 100 mil millones de estrellas, una por una, con inteligencia artificial.

    El resultado es una simulación tan detallada que permite ver cómo evolucionó la galaxia durante miles de años. Y lo más sorprendente: todo se calcula en horas, cuando antes hubiera llevado décadas.

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    La representación reproduce la dinámica interna de la Vía Láctea, con gravedad, fluidos, procesos químicos y explosiones de supernova, a una resolución sin precedentes. Según los investigadores, el nuevo modelo es 100 veces más detallado y, al mismo tiempo, 100 veces más rápido que los métodos tradicionales.

    Una IA creó la primera simulación completa de la Vía Láctea, estrella por estrella. (Imagen: AdobeStock)
    Una IA creó la primera simulación completa de la Vía Láctea, estrella por estrella. (Imagen: AdobeStock)

    La simulación fue presentada en la conferencia internacional de supercomputación SC ’25 y marca un hito para la astronomía: hasta ahora, ninguna computadora podía seguir la vida individual de tantas estrellas porque el proceso era demasiado lento. Para simular un millón de años, los métodos tradicionales necesitaban más de 300 horas de cálculo. Para llegar a mil millones de años había que esperar más de 36 años.

    La nueva técnica reduce ese tiempo a aproximadamente 115 días. Y un millón de años se puede procesar en menos de tres horas.

    ¿Cómo se hizo posible la simulación de la galaxia?

    El equipo de investigadores del RIKEN Center for Interdisciplinary Theoretical and Mathematical Sciences, liderado por Keiya Hirashima, creó un sistema que mezcla dos enfoques: simulaciones físicas clásicas, que calculan gravedad, gases y explosiones estelares, y un modelo de inteligencia artificial, entrenado con datos de supernovas reales para predecir cómo se mueve el gas después de una explosión.

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    Ese atajo permite que la IA haga las partes más lentas del cálculo sin perder precisión. Los resultados se compararon con simulaciones ejecutadas en supercomputadoras como Fugaku, una de las más potentes del mundo, y fueron consistentes.

    Antes de poner a funcionar el sistema, había que elegir: o se simulaba toda la galaxia con poco detalle, o se estudiaban zonas pequeñas con mucha precisión. Esta vez, por primera vez, se logró tener ambas cosas: el panorama completo de la Vía Láctea y, al mismo tiempo, los detalles finos de cómo nacen, explotan y evolucionan las estrellas.

    Para los científicos, esto significa entender de forma más realista cómo cambian los brazos espirales, cómo se distribuye la materia oscura o cómo las supernovas influyen en el ciclo de vida del gas interestelar.

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    Recrear la Vía Láctea estrella por estrella era un sueño de la astrofísica. Ahora es una realidad posible gracias a la combinación de IA y supercomputación. El próximo paso será usar esta técnica para estudiar otras galaxias, resolver preguntas abiertas sobre el origen de los elementos y, quizás, crear visualizaciones interactivas donde cualquiera pueda navegar la historia de la galaxia.

    Un avance que también puede mejorar el clima

    Aunque suene extraño, la tecnología usada para simulación de la Vía Láctea no solo sirve para estudiar el espacio. Muchos modelos climáticos y meteorológicos tienen problemas parecidos: mezclan procesos muy rápidos con otros muy lentos y necesitan una potencia de cálculo enorme.

    Los investigadores creen que este método también podría acelerar simulaciones del clima, del océano o incluso del desarrollo de nuevos materiales.

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