日本研究人员近日取得了一项突破性的成就：他们首次成功模拟了拥有超过1000亿颗恒星的银河系。这项壮举是通过将人工智能与超级计算能力深度融合实现的。该模拟成果于本周在圣路易斯举行的SC ’25超级计算大会上首次亮相，它不仅能够模型化银河系长达1万年的演化过程，而且其运行速度比以往任何方法都快了100倍。
由日本理化学研究所（RIKEN）跨学科理论与数学科学中心的平岛佳也（Keiya Hirashima）领导的日本与西班牙国际团队，成功攻克了长期以来困扰天体物理学家的一大难题：如何在精确模拟整个星系的同时，捕捉到超新星爆发等快速恒星事件。
突破计算障碍
此前最先进的星系模拟技术，通常只能处理质量相当于约10亿个太阳的星系，这比银河系实际的恒星数量小了100倍。传统的基于物理学的计算方法，每模拟100万年的星系演化就需要耗费315个小时，这意味着要完成长达10亿年的模拟，将需要超过36年的漫长时间。
这项革命性突破的核心在于一个经过高分辨率超新星模拟训练的深度学习替代模型。这个AI组件能够精准预测超新星爆发后10万年内气体如何膨胀，从而使得模拟能够跳过计算成本高昂的小时间步长，同时保持极高的精度。研究团队利用理化学研究所的“富岳”（Fugaku）超级计算机和东京大学“雅”（Miyabi）系统的700万个CPU核心，成功将每百万年的模拟时间缩短至仅2.78小时，使得对10亿年星系演化的预测得以在约115天内完成。
超越星辰的深远意义
据平岛佳也表示，这项创新方法学所具有的意义远远超出了天体物理学的范畴。他指出，“将人工智能与高性能计算相结合，标志着计算科学领域处理多尺度、多物理场问题的根本性转变。”这种方法在气候建模、天气预报和海洋学等领域也展现出广泛的应用前景，因为这些领域在连接小尺度与大尺度过程时同样面临着类似的计算挑战。
更令人兴奋的是，这项模拟还使得研究人员能够深入追溯星系中生命必需元素的起源，这有望阐明地球等行星得以形成的复杂化学演化过程。
