Les supercalculateurs GCS aident à créer la première image du trou noir au centre de la Voie lactée

En avril 2019, la collaboration Event Horizon Telescope (EHT) a dévoilé la toute première image confirmant l’existence d’un trou noir. L’image montre le trou noir au centre de la lointaine galaxie Messier 87 (M87), située à plus de 50 millions d’années-lumière de la Terre.

Pour l’observateur extérieur, la révélation de la première image du M87 a été l’aboutissement d’un effort pluriannuel qui a mis en commun des ressources, des installations, de l’expertise et des outils du monde entier. L’EHT était cependant loin d’être terminée et, en mai 2022, elle a dévoilé une nouvelle image d’un trou noir, cette fois au centre de notre propre galaxie, la Voie lactée.

Les astronomes ont émis l’hypothèse de l’existence d’un trou noir au milieu de la Voie lactée depuis que Karl Jansky a nommé en 1933 le mystérieux signal radio provenant du centre de notre galaxie Sagittarius A* (Sgr A*). Jusqu’à présent, cependant, les chercheurs ne pouvaient pas confirmer son existence. En réunissant des observateurs des principales installations d’observation astronomique au monde avec des théoriciens qui utilisent le calcul haute performance (HPC) pour développer des modèles d’accrétion et d’émission de trous noirs, l’EHT a fourni la preuve définitive que l’hypothèse de Jansky est vraie.

Parmi les contributeurs au consortium EHT se trouve le professeur Dr. Luciano Rezzolla de l’Université Goethe de Francfort, dont l’équipe a utilisé les ressources HPC du High-Performance Computing Center Stuttgart (HLRS) et du Leibniz Supercomputing Center (LRZ) pour créer des modèles haute résolution. du trou noir. HLRS et LRZ sont des centres membres du Gauss Center for Supercomputing (GCS).

“Notre équipe effectue des simulations en résolvant les équations de la magnétohydrodynamique relativiste générale (MHD) et du transfert radiatif”, a expliqué Rezzolla. “De cette façon, nous pouvons produire des images qui sont mathématiquement et physiquement cohérentes, et qui peuvent ensuite être comparées avec des images venant à partir d’observations », a déclaré Rezzolla. “Pour M87, nous avons réalisé environ 60 000 images de simulation, mais pour Sgr A*, nous en avons produit près de deux millions.”

Calcul au centre de la galaxie

Bien que cela semble contre-intuitif, les chercheurs de l’EHT ont dû créer beaucoup plus d’images de simulation de Sgr A* en raison de sa proximité relative avec la Terre. “Sgr A* est un objet que nous connaissons très bien d’un point de vue astronomique”, a déclaré Rezzolla. “Il y a des décennies d’observations faites à de nombreuses longueurs d’onde différentes, ce qui impose des contraintes à nos modèles théoriques, et nous avons dû faire une enquête beaucoup plus approfondie pour nous convaincre que ce que nous voyions était un trou noir. D’un point de vue informatique, cela signifie utiliser beaucoup plus de simulations que nous n’en avons fait pour modéliser M87, et pas seulement en termes de résolution et de condition physique, mais en termes de modélisation microphysique, qui a dû être révisée et étendue.

En travaillant sur la galaxie M87, les chercheurs ont appris que rendre leurs codes aussi génériques que possible garantirait non seulement qu’ils tenaient compte de nombreux phénomènes physiques complexes, peut-être inconnus, entourant un trou noir, mais aussi qu’ils pourraient appliquer leurs méthodes à d’autres objets célestes comme Sgr A*. L’équipe travaille également en parallèle avec un groupe de l’Université de l’Illinois à Urbana-Champaign et du National Center for Supercomputing Applications (NCSA) et a déployé des efforts considérables pour vérifier que les codes de calcul respectifs des deux équipes sont conçus pour produire les mêmes résultats. lorsqu’on leur donne les mêmes entrées.

Essentiellement, les deux équipes suivent une approche similaire : premièrement, elles exécutent des simulations MHD détaillées, qui produisent des modèles de la dynamique du plasma astrophysique lorsque la gravité l’attire dans le trou noir. Une fois les données de simulation disponibles, les chercheurs se concentrent ensuite sur le développement d’images qui reflètent non seulement avec précision les données des simulations, mais également ce qui serait observé depuis un observatoire terrestre. Ces images sont ensuite compilées pour créer un rendu de «l’ombre» du trou noir ou du motif de lumière et de plasma circulant sur les bords du trou noir. Parce que les trous noirs n’émettent pas de lumière, cette ombre est le seul moyen de révéler réellement leur présence.

Les mises à niveau du système GCS renforcent les applications gourmandes en données

Alors que le trou noir Sgr A * était plus difficile à modéliser que le trou noir M87, Rezzolla a souligné les progrès informatiques, y compris les systèmes de nouvelle génération à la fois HLRS et LRZ, qui ont aidé l’équipe à surmonter ces obstacles supplémentaires et à créer ses modèles plus efficacement que lors des travaux M87. “Nous avions de meilleurs codes et de meilleurs modèles pour ce travail, ainsi que l’accès à de meilleurs ordinateurs via GCS. Cela signifiait que nous pouvions exécuter beaucoup plus de modèles que nous ne pouvions gérer dans le passé, et que le temps d’exécution était plus court dans certains cas. Cela a permis de réduire notre temps d’analyse », a-t-il déclaré. “Nous avons publié nos conclusions sur le M87 en 2019, ce qui signifie que la plupart des travaux ont été effectués en 2018, et le même délai est vrai ici, donc vous envisagez un écart de 4 ans dans les machines et pouvez voir un grand saut dans les performances .”

Après avoir atteint cette étape importante, l’équipe de l’Université Goethe de Francfort a commencé à concentrer ses efforts de recherche sur l’examen approfondi de la polarité de la lumière dans ses simulations. Les astronomes ont au moins deux théories différentes sur le rôle que jouent les champs magnétiques lorsque le plasma s’accréte sur un trou noir. En étudiant comment la lumière se déplace et se plie dans cet espace, Rezzolla et son équipe visent à améliorer notre compréhension d’un phénomène que nous commençons seulement à comprendre.

Rezzolla a indiqué qu’à l’avenir, l’équipe souhaite travailler plus étroitement avec le personnel d’assistance aux utilisateurs des centres GCS pour aider à optimiser son code de calcul, en particulier pour tirer parti des accélérateurs GPU, qui sont devenus une technologie informatique de plus en plus importante qui peut aider les chercheurs qui travaillent sur des applications plus gourmandes en données.

Financement pour Hawk a été fourni par le ministère des Sciences, de la Recherche et des Arts du Bade-Wurtemberg et le ministère fédéral allemand de l’Éducation et de la Recherche par l’intermédiaire du Gauss Center for Supercomputing (GCS).

Le financement de SuperMUC-NG a été fourni par le ministère bavarois des sciences et des arts et le ministère fédéral allemand de l’éducation et de la recherche par l’intermédiaire du Gauss Center for Supercomputing (GCS).

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