IT之家 11 月 21 日消息，科技媒體 Space 今天（11 月 20 日）發布博文，報道稱日本理化學研究所（RIKEN）的團隊近期取得突破，利用人工智能（AI）與超級計算機，成功構建出有史以來最詳盡的銀河系模擬。

利用深度學習智能體模型模擬 超新星爆發后氣體分布的正面和側面視圖。

IT之家援引博文介紹，該模擬包含高達 1000 億個粒子來代表恒星，其數量級與我們銀河系真實的恒星數量相當。由于其運行速度比次一級的模型快 100 倍，因此天文學家現在有機會在短短數月內（而非數十年）就完成對數十億年星系演化的測繪，這標志著天體物理學研究方法的一次根本性轉變。

此前的最高分辨率模擬僅包含十億個粒子，并且每個粒子代表 100 顆恒星。這種處理方式雖然簡化了計算，但也模糊了許多關鍵細節，例如單個超新星爆發對周圍氣體環境產生的具體影響。

因此，傳統模擬更側重于長期的宏觀演變，而忽略了那些能夠影響星系整體發展的短期關鍵現象，要處理更短時間尺度的模擬，通常需要更強大的算力，而新技術則巧妙地繞開了這一瓶頸。

研究團隊為解決上述問題，開發出一種全新方法。他們首先利用一個“深度學習智能體模型”，通過高分辨率的超新星數據對其進行訓練，讓 AI 學會了精準預測超新星遺跡在 10 萬年內如何擴張并與星際介質相互作用。

超新星爆發會吹散周圍的氣體和塵埃，并用自身產生的新元素豐富星際介質，從而改變其分布和化學成分，這些物質最終又會形成下一代恒星。

研究團隊結合 AI 智能體模型與描述銀河系整體動態的數值模擬，成功地將超新星爆發等短期事件的影響融入到更大時間尺度的星系演化進程中。新方法的效率也實現了驚人飛躍：模擬一百萬年的演化時間僅需 2.78 小時，這意味著模擬十億年的演化過程只需 115 天，遠低于此前所需的 36 年。