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Por primera vez en la historia, hemos conseguido simular más de 100 mil millones de estrellas de la Vía Láctea de forma individual. Una simulación que antes habría tardado 36 años en completarse ahora se puede hacer en solo 4 meses, gracias a que un equipo liderado por Keiya Hirashima en Japón ha entrenado una inteligencia artificial que actúa como copiloto de la simulación. Este modelo sustituto de IA acelera los cálculos más costosos mientras mantiene la precisión física, superando en 100 veces tanto el número de estrellas representadas como la rapidez de cálculo. En este vídeo te explico cómo lo han logrado, por qué era tan difícil, y por qué este avance va mucho más allá de simular estrellas. 📚 *CAPÍTULOS:* 0:00 Intro 1:17 Contexto 3:36 Explicación Técnica 8:28 Desafíos y Futuro 10:11 Reflexión Final 🔬 *LO QUE APRENDERÁS:* ✓ Por qué simular la Vía Láctea estrella por estrella era imposible hasta ahora ✓ Cómo funciona el modelo sustituto de IA entrenado con supernovas ✓ El salto brutal: de 36 años a 4 meses de simulación ✓ Validación con superordenadores Fugaku y Miyabi ✓ Aplicaciones más allá de la astrofísica: clima, oceanografía y más 📒Fuentes: https://www.sciencedaily.com/releases... La técnica híbrida desarrollada por el equipo de RIKEN combina física tradicional con inteligencia artificial de aprendizaje profundo. El modelo fue entrenado con simulaciones de supernovas de altísima resolución, aprendiendo a predecir cómo se dispersa el gas tras una explosión estelar durante 100.000 años. Cuando una estrella explota en la simulación principal, la IA aporta instantáneamente una estimación precisa de los efectos en el gas circundante sin dedicar recursos masivos a calcularlo desde cero. Esta aproximación no inventa física: fue entrenada con datos de alta fidelidad que aproximan la física real de forma informada. Los resultados son espectaculares: 1 millón de años de evolución galáctica toma solo 2,8 horas de cálculo (antes: 315 horas), permitiendo modelar 10.000 millones de años en 115 días en lugar de 36 años. Cada una de las 100.000 millones de estrellas se trata como entidad individual, no como grupos promedio. Por primera vez vemos el bosque galáctico completo y cada árbol estelar al mismo tiempo. Presentado en la conferencia SC'25 (Supercomputing 2025) en noviembre de 2025, este logro representa un cambio fundamental en cómo la IA se integra con la computación de alto rendimiento para resolver problemas multiescala. La técnica no se queda solo en astrofísica: funciona para cualquier campo con desafíos de multiescala como meteorología, climatología, oceanografía y geofísica. La alianza entre IA y supercomputación promete convertir simulaciones que antes eran proyectos de toda una vida en tareas de semanas, facilitando avances científicos en múltiples disciplinas. Patreon: / olivernabani Y recuerda, lo más importante: No se dice machine, se dice Mashain!