史上最大の宇宙シミュレーションの内部

約 95 パーセントが変数で、わずか 5 パーセントが既知の値である複雑な代数問題を解くように求められたと想像してください。これはおそらく大雑把な例えですが、現代の宇宙学者が直面している課題をかなり正確に描写しています。一般的な考え方では、宇宙は主に暗黒物質と暗黒エネルギーで構成されていると言われています。これらは、宇宙論の数学では実在すると主張しているにもかかわらず、直接観察または測定されたことのない 2 つの謎の存在です。私たちはそれらの知覚される影響を見ることはできますが、直接見ることはできません。したがって、私たち自身の宇宙の実際の構造を見ることはできません。

そして私たちはモデルを作るのです。来月中に、世界で3番目に速いスーパーコンピューター、通称ミラが、新しくアップグレードされたソフトウェアのテストを完了し、アルゴンヌ国立研究所でこれまで行われた中で最大の宇宙論シミュレーションの実行を開始します。これらのシミュレーションは大規模で、最新世代の高忠実度天体観測から膨大な量のデータを取り込んで、それをこれまでのものよりも大きく、高解像度で、統計的に正確な宇宙モデルに加工します。シミュレーションが完了すると、科学者は、私たちが理解している宇宙をつなぐ、いわゆる「宇宙のウェブ」の驚くほど高品質な視覚化を手に入れることになります。そして、宇宙学者がこれまでに見た中で最高の宇宙の統計モデルを手に入れることになります。

それは素晴らしいことですが、なぜこれをする必要があるのでしょうか?

主に、最新の天体観測データを意味のあるものに変えるためにこれを行っています。科学者たちは、これらのモデルが暗黒物質、暗黒エネルギー、宇宙の全体構造に関するいくつかの差し迫った疑問に答えてくれることを期待しています。特に厄介なのは暗黒エネルギーに関する疑問です。暗黒エネルギーは宇宙の加速膨張を引き起こしていると言われていますが、実際のところ、それについて私たちが知っていることはそれだけです。

「『ダークエネルギー』とは、『何が起こっているのか全く分からない』という技術的な省略表現にすぎません。」「ダークエネルギーは、宇宙が膨張しているだけではなく（それは既に分かっていましたが）、その膨張が加速しているという、まったく予想外の現象であるため、混乱を招きます」と、アルゴンヌ国立研究所の物理学者で、アルゴンヌのマルチペタフロップス・スカイ・シミュレーションの主任研究員であるサルマン・ハビブ氏は言う。「この加速の原因は、いわゆる『ダークエネルギー』ですが、これは『何が起こっているのか全く分からない』という技術的な省略表現にすぎません。」

これらのシミュレーションは、私たちの周りで起こっているこの膨張について、少しでも光を当てることを目的としています。しかし、同じくらい重要なのは、何が起こっていないのかを正確に定義することを目指していることです。ダークエネルギーについては多くの理論があります。それは、私たちがまだ発見していない宇宙の新しい種類の場である可能性があり、または私たちがまだ理解していない大規模な重力の特性である可能性があります。それは、私たちが考えもしなかった一般相対性理論のひねりである可能性があります。最新の高解像度の天体調査データにより、アルゴンヌチームはダークエネルギーが宇宙に及ぼす非常に微妙な影響をモデル化できるようになり、ダークエネルギー自体の性質をより深く理解できるようになります。それは次に、宇宙論者が宇宙の仕組みに関するより完璧な理論に焦点を絞ろうとする中で、考えられる説明、または説明のクラス全体を除外するのに役立つはずです。

しかし、宇宙は無限です。どうすれば宇宙全体をシミュレートできるのでしょうか?

できないからです。これらの目的のために宇宙の限界を実際に定義することはできませんし、コンピューター モデルにはその性質上、一連の制約が必要です。しかし、コンピューティング能力の定期的な飛躍的向上と、より優れた天体観測のおかげで、宇宙のますます大きな部分をシミュレートできます。そして、ますます大規模で高解像度のシミュレーションから、より広い宇宙について推測することができます。これは重要なことです。

ミラで実行されているようなシミュレーションは以前にも実行されたことがあると、アルゴンヌ国立研究所の別の研究者で、ミラシミュレーションプロジェクトでハビブ氏の共同研究者を務めるカトリン・ハイトマン氏は言う。「しかし、私たちは今、より一層の精度が求められる状況に入りつつあります。」天文学者がこれまでに作成した最も洗練された天体調査機器（例えば、先月初観測に成功したダークエネルギーカメラなど）から返される次世代のデータには、より多くのデータ（観測された数十億の銀河を反映）とより少ない固有の統計誤差が含まれることになる。したがって、美しく表現されたミレニアムシミュレーションプロジェクトなどの以前のシミュレーションでは、宇宙全体の物質の分布の優れた視覚化とモデルが生み出されてきたが、これらの新しい優れたデータセットには、それらを処理する新しい優れたコンピューティングアーキテクチャが必要である。

こうした新しいデータセットに対応できるアーキテクチャを構築できるのは、主にムーアの法則のおかげです。スーパーコンピューティング全体の計算能力は、およそ 3 年ごとに約 10 倍に増加します。これにより、アルゴンヌのようなスーパーコンピューティング センターは、わずか 1、2 年前にこの分野の最先端だったマシンをはるかに上回る性能を持つマシンを構築 (または古いマシンをアップグレード) できます。10 ペタフロップス (1 秒あたり 10 京回の計算) の Mira システムはその一例であり、Argonne がこれまで実行された中で最大の暗黒物質シミュレーションを実行できるのは Mira のおかげです。

これらのシミュレーションはどのようになるでしょうか?

視覚的には、次のようになります。

この視覚化は、HACC (Hardware/Hybrid Accelerated Cosmology Code、ハードウェア/ハイブリッド加速宇宙論コード) と呼ばれる新しいコンピューティング アーキテクチャの予備テストから生まれたものです。さまざまな天体調査ソースから収集されたデータによると、ここで見ているのは基本的に宇宙の 3D ブロックと、その全体にわたる物質の分布方法です。

「あなたが見ているのは宇宙の網です」とハビブ氏は言う。「これらの大きな空洞やフィラメント、塊がはっきりと見えます。実際に見ているのは物質の密度です。塊の部分は密度が最も高い部分で、そこに銀河があります。」ここで実際に銀河を見ることはできません。これは真の光学モデルではなく、表現です。最も小さな塊には銀河がまったくない場合があります。中程度のサイズの塊には、1つまたは複数の銀河がある可能性があります。最大の塊は、何千もの銀河が存在する可能性のある銀河団を表しています。

これは現在私たちが見ている宇宙の静止画像ですが、ミラで予定されているシミュレーションでは、宇宙が現在よりもずっと密度が高かった（100万倍くらい）数十億年前の宇宙の映画のようなものが作られることになります。天文学者はこの映画を極めて詳細に観察して、宇宙が時間とともにどのように発展したかを確認し、現在の宇宙の形成に暗黒物質、特に暗黒エネルギーが果たした役割を観察することができます。また、これはコンピューターモデルなので、この仮想宇宙のパラメータを操作して理論をテストすることもできます。ミラによって、いくつかの理論がまだ通用することを証明できればと思います。少なくとも、いくつかの理論はあり得ないことを証明できるはずです。

では、各 SIM が前のものよりも大きくて優れているのに、この SIM の何が特別なのでしょうか?

まず、これまでにない解像度と詳細さです。これについては、上で詳しく説明しました。しかし、スーパーコンピューター モデリングの将来を考えると、HACC アーキテクチャも非常に重要です。HACC はこのプロジェクトのためにゼロから開発され、Mira 用に最適化されています。しかし、他のスーパーコンピューター、および他のスーパーコンピューター アプリケーションにも最適化できるように設計されており、この種のソフトウェアとしては珍しいことです。

なぜでしょうか? スーパーコンピューターはそれぞれ少しずつ設計が異なり、それぞれに癖や特異性があります。たとえば、デスクトップ コンピューター用に作成されたプログラムとは異なり、スーパーコンピューター用に作成されたソフトウェアは、通常、使用される特定のマシン用に作成されます。別のマシンに移行すると、最適に動作しません (またはまったく動作しません)。そのため、スーパーコンピューターが世代を進むたびに、進行中の研究プロジェクトでは新しいマシン用に新しいソフトウェアを作成する必要があります。「10 年間のコード開発中に、3 つの異なるコンピューティング アーキテクチャが登場しては消えていくことがあります」と Habib 氏は言います。「それが HACC の魔法です。」

HACC は魔法というよりは、スマートな設計です。モジュール構造のため、基盤となるソフトウェアの一部はすべてのマシンで同じように動作し、あるマシン (またはマシンの世代) から別のマシンに移植するのがはるかに簡単です。もう 1 つの部分は、各マシンに最適化できるプラグ可能なソフトウェア モジュールです。これにより、研究者が研究を進める前に新しいコードの開発を待つ時間が大幅に短縮されます。また、オークリッジ国立研究所の最新の 20 ペタフロップス Titan などの新しいコンピューターがオンラインになると、研究者は比較的簡単に、コンピューティング パワーの飛躍的な向上を研究に適用できます。

カスタマイズ可能で最適化可能なため、HACC は当初設計された研究プロジェクトだけでなく、多くの研究プロジェクトに適用できます。また、開発者は HACC がハッキングされることを望んでいます。「私たちは小さなチームなので、このコードの科学的機能をすべて自分たちだけで活用することはできませんし、必ずしもそうしたいわけでもありません」と Habib 氏は HACC について語り、「これは他のチームが宇宙論だけでなく他の用途のために書く必要のあるコードの一種です」と付け加えています。Habib 氏、Heitmann 氏、および同僚は HACC をコミュニティ リソースと見なしています。宇宙論の結果を科学コミュニティと自由に共有する予定であるという意味だけでなく、ソフトウェア自体を変更して他の分野のさまざまなモデリング アプリケーションに適応させることができるという意味でもそうです。

では、これらのシミュレーションは暗黒宇宙の謎を解くことになるのでしょうか?

いいえ。少なくとも、その可能性は極めて低いでしょう。しかし、既存の理論の一部に影響を与え、他の理論を廃棄し、現在の考え方や将来の疑問をこれらの謎の力に集中させるでしょう。そして近い将来、これらのシミュレーションは、研究者がスーパーコンピューターのパワーの爆発的な増加を有意義な科学的成果につなげるために使用するツールをさらに改良するのに役立つでしょう。ミラが今後数か月でダークエネルギーの謎を解くとしたら、私たちは驚くでしょう。それが理論宇宙論の分野を著しく前進させないなら、私たちは同じように驚くでしょう。そして、HACC がスーパーコンピューター科学全体のペースを加速させるのに役立たないなら、私たちは同じように驚くでしょう。

訂正：この記事の以前のバージョンでは、サルマン・ハビブとカトリン・ハイトマンがロスアラモス国立研究所の研究者であると誤って記載されていました。彼らは現在、アルゴンヌ国立研究所に勤務しています。この記事はこれを反映するように修正されました。