一個國際科研團隊近日宣布，他們運用人工智能與高性能計算技術，成功完成了對銀河系的超精密模擬，首次對超過1000億顆獨立恒星進行了演化模擬，完整呈現了它們數萬年間的演變歷程。這一突破性成果標志著天體物理學研究邁入了一個全新階段。
該研究由日本理化學研究所跨學科理論與數學科學中心（iTHEMS）的平島慶哉領銜，聯合東京大學與西班牙巴塞羅那大學的科學家共同完成。團隊通過將深度學習代理模型與物理模擬相結合，實現了對龐大星系的單恒星級解析。這一創新方法不僅使模擬的恒星數量達到現有最佳模型的100倍，更將運算速度提升了百倍。
在傳統模擬中，科學家們始終面臨一個難題：無法同步構建大量獨立恒星模型。由于元素合成、超新星爆發、引力與流體動力學等現象發生在截然不同的時間尺度上，同步模擬這些過程極具挑戰性。此前最優模擬方案的質量上限僅約10億倍太陽質量，而銀河系實際包含超1000億顆恒星，這意味著原有模擬無法精確呈現星系全貌。
研究團隊通過深度學習模型掌握了超新星爆發后10萬年間氣體膨脹的規律，從而克服了這一難題。他們發現，即使采用傳統最優方法，模擬銀河系十億年演化也需超過36年時間。而新方法將每百萬年演化模擬時間縮短至2.78小時，整個十億年宇宙變遷的模擬僅需115天。
這項突破性成果已發表于國際超級計算大會SC'25，并通過理研"富岳"超級計算機與東京大學"Miyabi"超級計算系統的測試數據對比驗證。研究團隊指出，新模擬將幫助天體物理學家檢驗恒星形成、星系演化等宇宙過程的理論，從而更深入理解人類在宇宙中的位置。
平島慶哉在新聞聲明中表示："人工智能與高性能計算的融合，標志著處理計算科學中多尺度、多物理場問題的方式發生了根本性轉變。這項成就證明，AI加速模擬已超越模式識別范疇，正成為真正的科學發現工具。它將幫助我們追溯構成生命本身的元素在銀河系中的誕生歷程。"
該團隊相信，這項新方法不僅可應用于其他天體物理學研究，還能為氣候科學等領域提供新的研究思路。通過模擬恒星與星系的演化過程，科學家們有望揭開更多宇宙奧秘，為人類認識自身在宇宙中的位置提供重要線索。
