在探索宇宙奥秘的征程中，天体物理学领域迎来了一项重大突破。一个由日本理化学研究所、东京大学以及西班牙巴塞罗那大学科研人员组成的国际团队，成功构建出首个能够追踪超千亿颗恒星演化轨迹的银河系模型，其恒星数量是此前最先进模型的100倍，这一成果为深入研究银河系提供了全新视角。
长久以来，天体物理学家一直梦想着构建出能精准追踪银河系中每颗恒星动态的模型。然而，现实却充满挑战。受限于当时的技术水平，以往构建的模型最多只能模拟相当于10亿个太阳质量的系统。要知道，真实的银河系包含着超过千亿颗恒星，如此巨大的差距使得模型难以准确呈现银河系的实际状况。为了降低计算负荷，在过往的模型里，单个“粒子”常常代表约百颗恒星的集合体。这种做法虽然在一定程度上缓解了计算压力，但也导致模型难以精确呈现各类天文事件，例如超新星爆发等，因为这些事件往往涉及到单个恒星或小规模恒星群体的剧烈变化。
提高模拟精度所面临的困难远不止于此。计算量的指数级增长是另一大难题。基于现有的物理模型，若要模拟银河系百万年的演化历程，需要耗费315小时；而如果要重现十亿年的演化历程，则需要连续计算长达36年之久。单纯依靠增加超级计算节点来解决这一问题，不仅会导致能耗急剧增加，而且计算效率反而会随着节点数量的增加而递减，这使得传统方法在模拟大规模恒星系统时陷入了困境。
面对这些难题，该国际团队大胆创新，采用了将深度学习代理模型与传统物理模拟相结合的方法。他们利用高分辨率超新星模拟数据对AI系统进行训练，让AI系统学习预测超新星爆发后十万年内星际气体的运动规律。通过这种方式，新的模型既能够准确把握星系的宏观演化趋势，又能够精细呈现单个超新星爆发的细节，实现了宏观与微观的完美结合。
为了验证这一创新方案的可靠性，团队借助日本“富岳”超级计算机和东京大学Miyabi超级计算机进行了对比验证。结果显示，新技术取得了令人瞩目的成果。它实现了对千亿级恒星系统的单恒星分辨率模拟，将百万年演化模拟的时间大幅缩短至2.78小时，十亿年模拟周期也压缩到了115天。这一突破表明，AI辅助模拟已经不再局限于简单的模式识别，而是逐渐成长为一种真正的科学发现工具，甚至有望帮助人类追溯生命元素在银河系中的诞生历程，为解开宇宙生命起源之谜提供重要线索。
