Seit jeher versuchen Philosophen und Gelehrte herauszufinden, wie die Existenz begann. Mit der Geburt der modernen Astronomie hat sich diese Tradition fortgesetzt und das als Kosmologie bekannte Gebiet hervorgebracht. Mithilfe von Supercomputern können Wissenschaftler Simulationen durchführen, die zeigen, wie sich die ersten Sterne und Galaxien in unserem Universum gebildet und im Laufe von Milliarden von Jahren entwickelt haben.
Bis vor kurzem war die umfangreichste und vollständigste Studie die „Illustrus“ -Simulation, die den Prozess der Galaxienbildung im Verlauf der letzten 13 Milliarden Jahre untersuchte. Um ihren eigenen Rekord zu brechen, begann dasselbe Team kürzlich mit der Durchführung einer Simulation namens „Illustris, The Next Generation“ oder „IllustrisTNG“. Die erste Runde dieser Ergebnisse wurde kürzlich veröffentlicht, und weitere werden voraussichtlich folgen.
Diese Ergebnisse wurden in drei kürzlich in der Monatliche Mitteilungen der Royal Astronomical Society. Das Illustris-Team besteht aus Forschern des Heidelberger Instituts für Theoretische Studien, der Max-Planck-Institute für Astrophysik und Astronomie, des Massachusetts Institute of Technology der Harvard University und des Center for Computational Astrophysics in New York.
Mit dem Supercomputer Hazel Hen im Hochleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS) - einer der drei erstklassigen deutschen Supercomputereinrichtungen des Gauß-Zentrums für Supercomputing (GCS) - führte das Team eine Simulation durch, die zur Überprüfung und Erweiterung beiträgt über vorhandenes experimentelles Wissen über die frühesten Stadien des Universums - dh was von 300.000 Jahren nach dem Urknall bis heute geschah.
Um diese Simulation zu erstellen, kombinierte das Team Gleichungen (wie die Allgemeine Relativitätstheorie) und Daten aus modernen Beobachtungen zu einem massiven Rechenwürfel, der einen großen Querschnitt des Universums darstellte. Bei einigen Prozessen wie der Sternentstehung und dem Wachstum von Schwarzen Löchern mussten sich die Forscher auf Annahmen stützen, die auf Beobachtungen beruhten. Sie verwendeten dann numerische Modelle, um dieses simulierte Universum in Bewegung zu setzen.
Im Vergleich zu ihrer vorherigen Simulation bestand IllustrisTNG aus 3 verschiedenen Universen mit drei verschiedenen Auflösungen - von denen die größte 1 Milliarde Lichtjahre (300 Megaparsec) breit war. Darüber hinaus umfasste das Forschungsteam eine genauere Berücksichtigung von Magnetfeldern, wodurch die Genauigkeit verbessert wurde. Insgesamt wurden für die Simulation 24.000 Kerne auf dem Hazel Hen-Supercomputer für insgesamt 35 Millionen Kernstunden verwendet.
Wie Prof. Dr. Volker Springel, Professor und Forscher am Heidelberger Institut für Theoretische Studien und Hauptforscher des Projekts, in einer Pressemitteilung des Gauß-Zentrums erklärte:
„Magnetfelder sind aus verschiedenen Gründen interessant. Der auf kosmisches Gas ausgeübte magnetische Druck kann gelegentlich gleich dem thermischen (Temperatur-) Druck sein. Wenn Sie dies vernachlässigen, werden Sie diese Effekte übersehen und letztendlich Ihre Ergebnisse beeinträchtigen. “
Ein weiterer wesentlicher Unterschied war die Einbeziehung einer aktualisierten Schwarzlochphysik, die auf jüngsten Beobachtungskampagnen basiert. Dies schließt Beweise ein, die eine Korrelation zwischen supermassiven Schwarzen Löchern (SMBHs) und der galaktischen Evolution zeigen. Im Wesentlichen ist bekannt, dass SMBHs eine enorme Energiemenge in Form von Strahlung und Partikelstrahlen aussenden, die die Sternentstehung in einer Galaxie hemmen können.
Während die Forscher diesen Prozess während der ersten Simulation sicherlich kannten, berücksichtigten sie nicht, wie er die Sternentstehung vollständig stoppen kann. Durch die Einbeziehung aktualisierter Daten sowohl zu Magnetfeldern als auch zur Physik der Schwarzen Löcher in die Simulation konnte das Team eine größere Korrelation zwischen den Daten und den Beobachtungen feststellen. Sie sind daher mit den Ergebnissen sicherer und glauben, dass dies die bisher genaueste Simulation darstellt.
Aber wie Dr. Dylan Nelson - Physiker am Max-Planck-Institut für Astronomie und Mitglied von llustricTNG - erklärte, dürften zukünftige Simulationen noch genauer sein, vorausgesetzt, die Fortschritte bei Supercomputern gehen weiter:
„Durch die Erhöhung der Speicher- und Verarbeitungsressourcen in Systemen der nächsten Generation können wir große Volumina des Universums mit höherer Auflösung simulieren. Große Mengen sind wichtig für die Kosmologie, um die großräumige Struktur des Universums zu verstehen und feste Vorhersagen für die nächste Generation großer Beobachtungsprojekte zu treffen. Eine hohe Auflösung ist wichtig, um unsere physikalischen Modelle der Prozesse innerhalb einzelner Galaxien in unserer Simulation zu verbessern. “
Möglich wurde diese neueste Simulation auch durch die umfassende Unterstützung durch die GCS-Mitarbeiter, die das Forschungsteam bei Fragen im Zusammenhang mit ihrer Codierung unterstützten. Es war auch das Ergebnis einer massiven Zusammenarbeit, die Forscher aus der ganzen Welt zusammenbrachte und sie mit den benötigten Ressourcen zusammenbrachte. Last but not least zeigt es, wie eine verstärkte Zusammenarbeit zwischen angewandter Forschung und theoretischer Forschung zu besseren Ergebnissen führt.
Mit Blick auf die Zukunft hofft das Team, dass sich die Ergebnisse dieser neuesten Simulation als noch nützlicher als die letzten erweisen. Die ursprüngliche Illustris-Datenveröffentlichung gewann über 2.000 registrierte Benutzer und führte zur Veröffentlichung von 130 wissenschaftlichen Studien. Angesichts der Tatsache, dass dieses Programm genauer und aktueller ist, erwartet das Team, dass es mehr Benutzer findet und zu noch bahnbrechenderen Forschungsergebnissen führt.
Wer weiß? Vielleicht können wir eines Tages eine Simulation erstellen, die die Entstehung und Entwicklung unseres Universums mit vollständiger Genauigkeit erfasst. In der Zwischenzeit können Sie dieses Video der ersten Illustris-Simulation mit freundlicher Genehmigung des Teammitglieds und MIT-Physikers Mark Vogelsberger genießen:
