IT 之家 11 月 21 日消息，科技媒体 Space 今天（11 月 20 日）发布博文，报道称日本理化学研究所（RIKEN）的团队近期取得突破，利用人工智能（AI）与超级计算机，成功构建出有史以来最详尽的银河系模拟。

利用深度学习智能体模型模拟超新星爆发后气体分布的正面和侧面视图。

IT 之家援引博文介绍，该模拟包含高达 1000 亿个粒子来代表恒星，其数量级与我们银河系真实的恒星数量相当。由于其运行速度比次一级的模型快 100 倍，因此天文学家现在有机会在短短数月内（而非数十年）就完成对数十亿年星系演化的测绘，这标志着天体物理学研究方法的一次根本性转变。

此前的最高分辨率模拟仅包含十亿个粒子，并且每个粒子代表 100 颗恒星。这种处理方式虽然简化了计算，但也模糊了许多关键细节，例如单个超新星爆发对周围气体环境产生的具体影响。

因此，传统模拟更侧重于长期的宏观演变，而忽略了那些能够影响星系整体发展的短期关键现象，要处理更短时间尺度的模拟，通常需要更强大的算力，而新技术则巧妙地绕开了这一瓶颈。

研究团队为解决上述问题，开发出一种全新方法。他们首先利用一个 " 深度学习智能体模型 "，通过高分辨率的超新星数据对其进行训练，让 AI 学会了精准预测超新星遗迹在 10 万年内如何扩张并与星际介质相互作用。

超新星爆发会吹散周围的气体和尘埃，并用自身产生的新元素丰富星际介质，从而改变其分布和化学成分，这些物质最终又会形成下一代恒星。

研究团队结合 AI 智能体模型与描述银河系整体动态的数值模拟，成功地将超新星爆发等短期事件的影响融入到更大时间尺度的星系演化进程中。新方法的效率也实现了惊人飞跃：模拟一百万年的演化时间仅需 2.78 小时，这意味着模拟十亿年的演化过程只需 115 天，远低于此前所需的 36 年。