Alam semesta merupakan keseluruhan materi (dan non materi) yang terjangkau maupun belum terjangkau oleh manusia dari zaman purba hingga suatu waktu kemudian hari. Awam akan menyakini bahwa bintang adalah yang tampak oleh mata ketika malam hari dan matahari adalah salah satunya. Tetapi, benarkah demikian?

Untuk kita ketahui bersama terdapat ratusan miliar bintang di galaksi Bima Sakti[1] kita sendiri. Perkiraan menunjukkan jumlah galaksi serupa di alam semesta yang sanggup diamati oleh para ahli, masing-masing dengan kumpulan bintang-bintangnya yang besar, banyak dengan sistem serupa “tata surya” mereka masing-masing. Di luar dan di antara bintang-bintang dan galaksi ini terdapat berbagai macam materi yang sangat beragam dalam berbagai fase, seperti gas dan debu. Bentuk materi lainnya, materi gelap[2], ada dalam bentuk yang sangat berbeda dan misterius,yang keberadaannya tidak secara langsung melainkan hanya melalui efek gravitasi yang dimilikinya saja.

Alam semesta semacam inilah yang digunakan oleh Salman Habib[3] untuk merekonstruksi, struktur demi struktur, melalui pengamatan yang sangat teliti menggunakan teleskop yang dikombinasikan dengan analisis data generasi mendatang (next-generation data) dan teknik simulasi yang saat ini sedang dipasarkan untuk komputasi exascale, yakni super komputer tercepat di dunia saat ini yang memiliki kemampuan menghitung hitungan tiap detik.

“Kami mensimulasikan semua proses dalam struktur dan formasi yang membentuk alam semesta. Ini seperti halnya memecahkan teka-teki fisika yang sangat besar,” kata Habib, seperti dilansir melalui sciencedaily.

Habib memimpin proyek “Computing the Sky at Extreme Scales” atau “ExaSky,” salah satu proyek pertama yang baru dibentuk dengan pendanaan dari Excomale Computing Project (ECP), sebuah upaya kolaborasi antara DOE’s Office of Science dan National Nuclear Security Administration.

Dari penentuan penyebab awal fluktuasi primordial untuk mengukur jumlah semua massa neutrino, tujuan sains proyek ini mewakili daftar pertanyaan-pertanyaan, misteri, dan tantangan terbesar yang saat ini membingungkan para ahli kosmologi maupun para pengagum alam semesta.

Ada pertanyaan tentang energi gelap, penyebab potensial percepatan ekspansi alam semesta, yang disebut inflasi. Pertanyaan lain adalah sifat dan distribusi materi gelap di alam semesta. Pertanyaan-pertanyaan tersebut merupakan pertanyaan besar yang menuntut kekuatan komputasi yang sangat besar untuk menjawabnya. ECP menyiapkan kode sains untuk sistem exascale, workhorses baru dari komputasional dan big data science.

Didasari untuk mendorong pengembangan ekosistem “exascale” dari arsitektur dan kode kerangka kerja mutakhir dan berperforma tinggi, ECP akan memungkinkan para peneliti untuk mengatasi tantangan data dan komputasi yang intensif seperti simulasi ExaSky dari alam semesta yang dikenal saat ini. Selain besarnya tuntutan komputasi yang diminta, proyek ECP dipilih berdasarkan pada apakah mereka memenuhi wilayah strategis tertentu, mulai dari keamanan energi dan ekonomi sampai penemuan ilmiah dan juga perawatan kesehatan.

“Penelitian Salman tentu saja memandang pentingnya pertanyaan ilmiah dan mendasar, namun juga memiliki manfaat sosial yang sangat besar,” kata Paul Messina, Argonne Distinguished Fellow. “Manusia cenderung (bahkan seharusnya) bertanya-tanya dari mana asalnya, dan keingintahuan itu sangat dalam.”

Langit Malam versi HACC

Bagi Habib, ECP menghadirkan tantangan berlipat ganda – bagaimana Anda memimpin penelitian pada bidang sains mutakhir pada peralatan yang mutakhir?

Tim Argonne lintas-divisi telah bekerja di bidang sains selama bertahun-tahun di Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), sebuah DOE office of Science User Facility. Tim ini menjalankan simulasi kosmologis untuk mensurvei langit berskala besar pada high-performance computer 10-petaflop, Mira. Simulasi tersebut dirancang untuk bekerja dengan data observasional yang dikumpulkan dari teleskop survei khusus, seperti Instrumen Spektroskopi Energi Gelap (Dark Energy Spectroscopic Instrument /DESI) yang akan datang dan Teleskop Survei Sinoptik Besar (Large Synoptic Survey Telescope/LSST).

Teleskop ini memiliki kemampuan untuk menjangkau langit lebih luas dari yang lainnya – sampai setengah langit, pada titik tertentu – dibandingkan dengan Teleskop Luar Angkasa Hubble sekalipun, misalnya, yang lebih berfokus pada objek individual. Suatu malam berkonsentrasi pada satu bidang, bidang yang lain pada malam berikutnya, instrumen survei secara sistematis mengamati langit untuk mengumpulkan rekam pemetaan alam semesta (kosmos), begitu dijelaskan oleh pimpinan proyek ini.

Kode utama mereka, yang dikembangkan Habib, sudah termasuk kode produksi sains tercepat yang digunakan. Disebut HACC (Hardware / Hybrid Accelerated Cosmology Code), kerangka kosmologi berbasis partikel ini mendukung berbagai model dan algoritma pemrograman.

Keunikan di antara kode yang digunakan dalam proyek komputasi exascale lainnya, semuanya dapat berjalan di semua arsitektur prototipe yang ada saat ini, mulai dari chip dasar X86 yang digunakan di kebanyakan PC/laptop rumahan, hingga unit pemrosesan grafis, hingga chip Knights Landing terbaru yang ditemukan di Theta, sistem super komputer terbaru ALCF.

Sama kuatnya dengan kode yang ada, tim HACC terus mengembangkannya lebih jauh, menambahkan kemampuan baru yang signifikan, seperti hidrodinamika dan model subgrid terkait.

“Bila Anda menjalankan simulasi alam semesta yang sangat besar, Anda tidak mungkin melakukan semuanya, karena ini terlalu rinci,” Habib menjelaskan. “Misalnya, jika kita menjalankan simulasi di mana kita benar-benar memiliki puluhan hingga ratusan miliar galaksi, kita tidak dapat mengikuti setiap galaksi secara penuh. Jadi, kita akan mendekati pendekatan perkiraan, yang disebut model subgrid.”

Bahkan dengan perbaikan dan keberhasilannya ini, kode HACC masih perlu meningkatkan kinerja dan memorinya agar bisa bekerja dalam kerangka kerja exascale. Selain HACC, proyek ExaSky menggunakan kode penyesuai mesh adaptif Nyx, yang dikembangkan di Lawrence Berkeley. HACC dan Nyx saling melengkapi dengan kekhususan bidang yang berbeda. Sinergi antara keduanya merupakan elemen penting dari pendekatan tim ExaSky.

Pendekatan simulasi kosmologis yang menyatu dengan beberapa pendekatan lainnya memungkinkan proses verifikasi kosmologis yang sulit diselesaikan yang melibatkan evolusi gravitasi, dinamika gas dan efek astrofisika pada rentang dinamis yang sangat tinggi. Metode komputasi baru seperti machine learning akan membantu para ilmuwan untuk mengenali ciri-ciri secara cepat dan sistematis baik dalam data pengamatan maupun simulasi yang mewakili kejadian unik.

Satu Triliun Partikel Cahaya

subgrid alam semesta dan pemetaannyaPekerjaan yang dihasilkan oleh ECP akan mencakup beberapa tujuan, menguntungkan baik bagi masa depan pemodelan kosmologi dan pengembangan platform exascale.

Pada pemodelan akhir, komputer dapat menghasilkan banyak pengggambaran alam semesta dengan parameter yang berbeda, yang memungkinkan peneliti membandingkan model-model mereka dengan hasil pengamatan untuk menentukan model mana yang paling sesuai dengan data-data yang valid. Sebagai alternatif, suatu model dapat membuat prediksi untuk pengamatan yang harus dilakukan. Model juga dapat menghasilkan citra langit yang sangat realistis, yang penting pada saat merencanakan kegiatan observasi skala besar, seperti yang terjadi pada DESI dan LSST.

“Sebelum menghabiskan uang untuk membangun teleskop, penting juga untuk menghasilkan data simulasi yang sangat bagus sehingga orang dapat mengoptimalkan kegiatan observasional untuk memenuhi tantangan data mereka,” kata Habib.

Pekerjaan yang dilakukan tim ExaSky, bersamaan dengan tim peneliti ECP lainnya, akan membantu mengatasi tantangan ini dan tantangan yang dihadapi oleh produsen komputer dan pengembang perangkat lunak saat mereka menciptakan platform exascale yang koheren dan fungsional untuk memenuhi kebutuhan sains berskala besar. Dengan bekerja menggunakan kode mereka sendiri pada mesin pra-exascale, tim peneliti ECP dapat membantu membimbing vendor dalam desain chip, bandwidth I/O dan persyaratan memori dan fitur lainnya.

“Semua hal ini dapat membantu masyarakat ECP mengoptimalkan sistem mereka,” kata Habib. “Itulah alasan mendasar mengapa tim sains ECP dipilih. Kami akan mengambil pelajaran yang kita pelajari dalam menangani arsitektur ini kembali ke komunitas sains lainnya dan berkata, ‘Kami telah menemukan sebuah solusi”, pungkas Habib.

Referensi:

[1] Bima Sakti, tempat bernaungnya tata surya dan bumi termasuk di dalamnya, hanya salah satu dari sekitar 100 hingga 200 milyar galaksi yang diperkirakan oleh para ahli kosmologi (Space.com).

[2] Materi gelap (dark matter) adalah jenis materi hipotetis, dari para fisikawan, yang berbeda dari jenis materi baryon (materi biasa seperti proton dan neutron) dan neutrino.

[3] Salman Habib adalah salah satu anggota Divisi Fisika dan Matematika Energi Tinggi dan Komputer di Argonne National Laboratory, Anggota Senior Institut Kavli bidang Fisika Kosmologi di University of Chicago, dan Senior Fellow di Computation Institute, sebuah lembaga kerjasama antara Argonne National Laboratory dan University of Chicago.

Spread the love
  • 15
    Shares
  • 15
    Shares