科技日報北京11月18日電 （記者劉霞）據美國《每日科學》網站16日報道，一個來自日本理化學研究所、東京大學和西班牙巴塞羅那大學的國際團隊將人工智能（AI）與先進的數值模擬技術相結合，創建出首個能夠追蹤超千億顆恆星演化歷程的銀河系模型，新模型的恆星數量達到此前最先進模型的100倍。

天體物理學家始終致力於構建能精確追蹤每顆恆星動態的銀河系模型。以往受技術所限，模型最多只能模擬相當於10億個太陽質量的系統，而銀河系實際包含逾千億顆恆星。為降低計算負荷，模型中單個“粒子”往往代表約百顆恆星的集合體，導致難以精確呈現天文事件。

更棘手的是，提高模擬精度將使計算量呈指數級增長。基於現有物理模型，模擬銀河系百萬年演化歷程需耗時315小時，若要重現十億年歷程則需連續計算36年。單純增加超級計算節點不僅能耗激增，效率反而會遞減。

為此，團隊創新性地將深度學習代理模型與傳統物理模擬相結合。通過在高分辨率超新星模擬數據中訓練，AI系統學會了預測超新星爆發后十萬年內星際氣體的運動規律。這種混合方法既保持了對星系宏觀演化的准確把握，又精細呈現了單個超新星的爆發細節。經日本“富岳”和東京大學Miyabi超級計算機對比驗証，該方案可靠性得到確認。

新技術實現了對千億級恆星系統的單恆星分辨率模擬，百萬年演化模擬僅需2.78小時，十億年模擬周期被壓縮至115天。這項突破証明AI輔助模擬已超越單純模式識別階段，正成長為真正的科學發現工具，甚至能幫助人類追溯生命元素在銀河系中的誕生歷程。

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