日本理化学研究所（RIKEN）跨学科理论与数学科学中心（iTHEMS）的Keiya Hirashima领导的研究团队，联合东京大学和西班牙巴塞罗那大学的合作伙伴，成功创建了首个能够追踪超过1000亿颗恒星演化过程的银河系模拟模型。该模型覆盖了1万年的银河系演化历程，是当前最先进模拟的100倍以上，且运行速度提升了逾100倍。 传统天文模拟受限于计算能力，难以精确追踪每一颗恒星的行为。以往最先进的模型最多只能模拟约10亿颗恒星的等效质量，每个“粒子”代表约100颗恒星的集合，从而忽略了个体恒星的细微动态。同时，为了捕捉超新星爆发等快速过程，模拟必须采用极小的时间步长，导致计算量呈指数级增长——若完全依赖物理模型，模拟10亿年需耗时超过36年。 为突破瓶颈，研究团队创新性地结合人工智能与数值模拟技术，开发出一种基于深度学习的代理模型。该模型通过训练高分辨率超新星模拟数据，学会在不额外消耗主模拟资源的前提下，预测超新星爆发后长达十万年的气体扩散行为。这一AI组件使模拟既能保持宏观结构的准确性，又能精细刻画小尺度物理过程。 最终，该模型仅用2.78小时便完成了100万年的演化模拟，相当于将10亿年的模拟周期压缩至约115天，效率大幅提升。研究成果已在国际超级计算大会SC '25上发布。 这项技术不仅革新了天体物理学研究，也为气候、气象与海洋建模等多尺度复杂系统提供了新范式。Hirashima表示，AI与高性能计算的融合标志着计算科学的重大转折——AI不再只是模式识别工具，更成为推动科学发现的核心手段，助力揭示生命构成元素在银河系中的演化历程。