据美国《每日科学》网站16日报道，一个来自日本理化学研究所、东京大学和西班牙巴塞罗那大学的国际团队将人工智能(AI)与先进的数值模拟技术相结合，创建出首个能够追踪超千亿颗恒星演化历程的银河系模型，新模型的恒星数量达到此前最先进模型的100倍。
天体物理学家始终致力于构建能精确追踪每颗恒星动态的银河系模型。以往受技术所限，模型最多只能模拟相当于10亿个太阳质量的系统，而银河系实际包含逾千亿颗恒星。为降低计算负荷，模型中单个“粒子”往往代表约百颗恒星的集合体，导致难以精确呈现天文事件。
更棘手的是，提高模拟精度将使计算量呈指数级增长。基于现有物理模型，模拟银河系百万年演化历程需耗时315小时，若要重现十亿年历程则需连续计算36年。单纯增加超级计算节点不仅能耗激增，效率反而会递减。
为此，团队创新性地将深度学习代理模型与传统物理模拟相结合。通过在高分辨率超新星模拟数据中训练，AI系统学会了预测超新星爆发后十万年内星际气体的运动规律。这种混合方法既保持了对星系宏观演化的准确把握，又精细呈现了单个超新星的爆发细节。经日本“富岳”和东京大学Miyabi超级计算机对比验证，该方案可靠性得到确认。
新技术实现了对千亿级恒星系统的单恒星分辨率模拟，百万年演化模拟仅需2.78小时，十亿年模拟周期被压缩至115天。这项突破证明AI辅助模拟已超越单纯模式识别阶段，正成长为真正的科学发现工具，甚至能帮助人类追溯生命元素在银河系中的诞生历程。
|
