Le voyage pour simuler l’univers, illustré par le travail de Michael Wagman, met en lumière à la fois l’évolution historique et les défis contemporains dans ce domaine. Même si la simulation complète est hors de portée, les progrès de l’informatique et des algorithmes améliorent progressivement notre compréhension des phénomènes cosmiques.
Ne serait-il pas agréable d’avoir un ordinateur pour répondre à toutes les plus grandes questions de l’univers ?
Au cours de sa première année d’études supérieures, en 2013, Michael Wagman est entré dans le bureau de son conseiller et lui a demandé : « Pouvez-vous m’aider à simuler l’univers ?
Wagman, physicien théoricien et scientifique associé au Laboratoire national des accélérateurs Fermi du Département américain de l’énergie, a pensé que cette question semblait raisonnable à poser. « Nous avons toutes ces belles descriptions théoriques de la façon dont nous pensons que le monde fonctionne, alors je voulais essayer de relier ces lois formelles de la physique à mon expérience quotidienne de la réalité », dit-il.
En réponse à la question, dit Wagman, son conseiller a ri. Simuler l’univers est impossible. Il y a trop de variables ; il y a trop de choses que nous ne comprenons pas.
Mais le fait que nous puissions utiliser des ordinateurs pour simuler n’importe quoi avec un semblant de précision Il s’agit d’un pas de géant par rapport à l’état de l’art d’il y a à peine un siècle. C’est pourquoi des scientifiques comme Wagman ne se laissent pas décourager dans leur quête pour comprendre le code sous-jacent de l’univers.
Dans L’univers dans une boîtepublié cette année, Andrew Pontzen, professeur de cosmologie à l’University College de Londres (UCL), soutient ces efforts en retraçant les progrès de l’humanité au fil du temps vers une simulation de l’univers.
Une histoire des simulations informatiques
Les simulations sont un peu comme des expériences hypothétiques, explique Pontzen. « Nous créons des situations hypothétiques à l’intérieur d’ordinateurs que nous avons programmés – dans notre cas, avec certaines lois de la physique – et nous demandons ensuite à l’ordinateur de comprendre les conséquences de cette situation. Que devrait-il se passer ensuite ?
Des esprits curieux pratiquent ainsi les simulations depuis l’Antiquité, dit-il. Il y a plus de 2 000 ans, les Grecs de l’Antiquité utilisaient une sorte d’ordinateur rudimentaire, appelé mécanisme d’Anticythère, pour calculer l’occurrence d’événements astronomiques, tels que les éclipses.
Mais la première mention d’un concept plus moderne de simulation apparaît peut-être dans les écrits d’Ada Lovelace, mathématicienne anglaise et pionnière de l’informatique. Au milieu du XIXe siècle, Lovelace a travaillé aux côtés de Charles Babbage, un mathématicien et inventeur anglais qui a imaginé un précurseur de l’ordinateur moderne appelé moteur analytique. Il n’a pas vraiment réussi à le construire, mais son objectif était de créer une machine capable d’effectuer une variété infinie de calculs simplement en modifiant les instructions codées qui lui étaient transmises sur des bandes de cartes.
Lovelace a reconnu le potentiel du moteur analytique, explique Pontzen. « Elle a écrit sur le fait que cette machine pourrait transformer la science (théorique) en une recherche d’équations abstraites en quelque chose de beaucoup plus pratique. »
Au début du XXe siècle, le mathématicien et météorologue Lewis Fry Richardson a proposé de construire un amphithéâtre géant rempli de mathématiciens, calculant ensemble pour produire des simulations permettant de prévoir le temps. « Il croyait que les équations de la physique qui décrivent le comportement des matériaux pouvaient être appliquées aux matériaux présents dans l’atmosphère terrestre », explique Pontzen. « C’est essentiellement ce que font aujourd’hui les simulations météorologiques modernes. »
L’un des premiers exemples de simulations informatiques faisant progresser le domaine de la cosmologie vient des travaux de Beatrice Tinsley à la fin des années 1960. Tinsley, astronome et cosmologue (et première femme professeur d’astronomie à Université de Yale), a utilisé des simulations pour démontrer que non seulement les scientifiques regardent en arrière dans le temps lorsqu’ils observent des galaxies lointaines, mais que la lumière de ces galaxies lointaines doit changer à mesure que ces galaxies mûrissent. Cet effet du vieillissement a modifié l’interprétation des premières cartes de l’univers dressées par les cosmologistes.
« Elle a construit ces simulations – qui seraient considérées comme très rudimentaires selon les normes actuelles, mais qui restent des simulations reconnaissables – où elle a montré que, compte tenu de ce que nous savons de l’univers, les galaxies lointaines et proches sont très différentes », explique Pontzen. « Et dans un certain sens, tout ce que nous avons fait depuis donne corps à cette idée selon laquelle les galaxies changent beaucoup avec le temps. »
Résoudre un problème cosmique
Bien que les scientifiques ne puissent pas encore simuler l’évolution complète de l’univers, ils ont réussi à utiliser des simulations pour en apprendre davantage sur des phénomènes qu’ils ne peuvent pas détecter directement, comme la matière noire et l’énergie noire.
« Les données du Le télescope spatial Hubble, par exemple, nous a dit que l’univers se dilate à un rythme accéléré », un phénomène attribué à l’énergie noire, explique Pontzen. « C’était très excitant, mais ce n’était pas une surprise totale, en fait, car les simulations avaient déjà montré que c’était probablement vrai. »
Les cosmologues et les physiciens utilisent des simulations pour mieux comprendre le fonctionnement de l’univers au cours du temps cosmique : comment se forment certaines structures ? Comment évoluent les galaxies typiques ?
Simuler des aspects spécifiques de l’univers est certainement utile, mais il est impossible d’avoir une vue d’ensemble du fonctionnement de l’univers en examinant un seul aspect, explique Dorota Grabowska, physicienne théoricienne et professeure adjointe de recherche à l’Université de New York. Université de Washington.
« Nous avons encore beaucoup de questions sur la dynamique des premiers univers, et il est très difficile de comprendre comment en calculer certaines composantes », explique Grabowska. « Ce serait beaucoup plus simple si je pouvais simplement brancher un état initial au début de l’univers, puis le laisser évoluer naturellement avec le temps et prendre quelques mesures. Mais c’est vraiment difficile à faire, pour une multitude de raisons.
L’un des défis réside dans le fait que le modèle standard de la physique des particules explique trois des quatre forces fondamentales de la nature : la force électromagnétique, la force faible et la force forte, mais pas la quatrième : la gravité.
« Nous ne savons pas comment simuler la gravité », explique Wagman. « Nous savons que la théorie de la relativité générale d’Einstein et la loi de la gravitation de Newton sont toutes deux de bonnes approximations qui fonctionnent très bien aux basses énergies, mais les calculs qui les sous-tendent s’effondrent lorsque vous essayez de poser des questions sur les états d’ultra-haute énergie », comme comme les conditions de Big Bang.
Les trois autres forces ne sont certainement pas non plus faciles à simuler.
La force forte, par exemple, régit les interactions des particules fondamentales qui constituent les protons et les neutrons. Ces interactions, décrites par la chromodynamique quantique, ou QCD, sont si fortement couplées qu’il n’existe pas de définition claire des aspects qui peuvent être plus importants que d’autres, pour permettre même de faire des approximations. « Beaucoup de nos méthodes de calcul avec stylo et papier ne fonctionnent pas parce que nous ne pouvons pas faire d’approximations », explique Grabowska.
Pour contourner cela, les scientifiques utilisent l’informatique quantique pour exécuter des simulations numériques en utilisant un échantillonnage statistique qui donne des probabilités de divers résultats, mais uniquement sur une échelle de temps différente de la réalité. « Cela signifie que nous ne simulons pas réellement la QCD telle qu’elle apparaît dans notre univers », explique Grabowska. « Nous en simulons un qui est similaire et peut être directement connecté, mais ce n’est pas pareil. »
Pour les simulations les plus complexes, les scientifiques ont élaboré des calculs pour compenser ce qu’ils ne comprennent pas et faire des hypothèses basées sur ce qu’ils font. « Les simulations de l’univers peuvent nous montrer ce qui est plausible, compte tenu de ce que nous savons déjà », explique Pontzen. « Les simulations comportent simplement une série de mises en garde pour que la simulation fonctionne. »
Le pouvoir de simuler l’univers
Même si les scientifiques parvenaient à décrire les quatre forces fondamentales en temps réel et même s’ils comprenaient toutes les lois de la physique, la puissance informatique dont ils auraient besoin pour simuler l’univers est encore loin d’être accessible.
Si l’objectif est de tout capturer dans l’univers dans une simulation, cela signifie qu’il devrait y en avoir un. atome dans la simulation pour chaque atome de l’univers. « Aucun ordinateur sur Terre n’est capable de faire cela », dit Pontzen. « L’univers est tout simplement trop complexe. Il y a tout simplement trop de choses dedans.
D’un autre côté, dit Wagman, « les limites de la taille d’un univers que nous pouvons simuler ne cessent de croître, à la fois grâce à une puissance de calcul accrue et, plus important encore, grâce aux personnes qui proposent de meilleurs algorithmes qui nous permettent de simuler des choses plus complexes. » plus efficacement. »
Les simulations nous montrent ce qui est plausible afin que nous puissions faire des prédictions sur le fonctionnement du monde naturel et, dans de nombreux cas, ces prédictions s’avèrent correctes.
« Cela ne veut pas dire que tout est correct, et en fait, il est impossible que tout soit correct », explique Wagman. « Mais cela nous donne une certaine confiance dans le fait que nous sommes sur la bonne voie. Cela nous apprend quelque chose qui nous permet de continuer à construire une vision de plus en plus précise de l’univers.
