AI 賦能星系模擬：揭開銀河系的奧秘

「將 AI 與高效能運算整合，標誌著我們應對多尺度、多物理問題方式的根本轉變。」- Keiya Hirashima

這句話精準地點出了人工智慧 (AI) 在科學研究中日益重要的地位。過去，我們仰賴傳統物理模型來模擬宇宙，但面對銀河系這樣龐大且複雜的系統，傳統方法往往力不從心。現在，透過結合 AI 的力量，我們得以以前所未有的速度和精度，探索銀河系的奧秘。這不僅是天文學領域的一大突破，也為其他計算科學領域開啟了新的可能性。

子段落標題1: 星系模擬的全新里程碑：百億恆星的細緻刻畫


天文學家們一直夢想能夠建立一個精確的銀河系模型，以便深入研究星系的演化過程。然而，傳統的數值模擬方法在處理如此龐大的規模時，面臨著巨大的挑戰。現在，研究人員終於實現了這一夢想，他們打造出首個能夠追蹤超過 1000 億顆恆星的銀河系模擬。這項成就超越了以往的模擬，無論在模擬恆星的數量還是生成速度上，都提升了 100 倍，為我們提供了前所未有的細節，得以研究銀河系的演化。過去，我們只能在有限的規模下進行模擬，現在，我們可以真正地探索整個銀河系的奧秘。


子段落標題2: AI 如何克服計算瓶頸：超新星爆發的預測模型


傳統的基於物理的模型在模擬銀河系時，需要大量的計算資源。要一顆一顆地模擬銀河系中的恆星，其計算需求是天文數字。研究團隊巧妙地運用 AI 技術，開發出一種名為「代理模型」(surrogate model) 的深度學習模型。該模型經過訓練，可以準確預測超新星爆發後氣體的擴散行為。超新星爆發是銀河系演化中的一個關鍵過程，它們將重元素散布到宇宙中，並觸發新恆星的形成。透過 AI 代理模型，研究人員可以大幅減少計算量，同時保持模擬的準確性。

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子段落標題3: 時間不再是限制：模擬速度的驚人提升

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AI 賦能的模擬技術帶來了驚人的速度提升。過去，模擬銀河系 100 萬年的演化需要耗費 315 個小時，而現在，只需要短短的 2.78 個小時！這種速度的提升是一個遊戲規則改變者。它使研究人員能夠在合理的時間內模擬數十億年的星系活動，從而研究恆星的形成、元素的分布以及銀河系結構的演變。

時間就是科學研究的生命。

子段落標題4: 從群體到個體：個體恆星尺度的精準模擬


早期的星系模型只能以群體的方式表示恆星，這意味著個體恆星的行為被平均化，從而降低了模擬的準確性。新的模擬技術能夠模擬每一顆恆星，從而捕捉到小尺度的過程，例如超新星活動，並以更高的精度來模擬星系的動力學。這種個體恆星尺度的模擬，讓我們對銀河系的理解更加深入。


子段落標題5: 超級電腦的驗證：確保 AI 模擬的可靠性


為了確保 AI 驅動的模擬結果是可靠且準確的，研究團隊在超級電腦上進行了大規模的驗證測試。他們將 AI 模擬的結果與在日本理化學研究所 (RIKEN) 的 Fugaku 超級電腦和東京大學的 Miyabi 超級電腦系統上運行的結果進行了比較。這些嚴格的測試證明，AI 增強的模擬能夠產生科學上合理的結果。


子段落標題6: 廣泛的應用前景：AI 模擬的跨領域影響
這種混合 AI 方法不僅僅適用於天文學。它在氣候、天氣和海洋建模等其他計算科學領域也具有廣闊的應用前景。這些領域面臨著類似的挑戰，即需要將小尺度的物理現象與大尺度的行為聯繫起來。AI 加速的模擬技術可以應用於這些領域，從而實現更準確、更高效的建模。例如，我們可以利用 AI 來改進氣候模型的預測能力，或者更精確地模擬海洋環流。

若想了解更多關於這項研究的細節，建議搜尋相關學術期刊文章或研究機構的官方新聞稿。

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RIKEN. (2025, November 16). AI creates the first 100-billion-star Milky Way
simulation. ScienceDaily. Retrieved November 16, 2025 from www.sciencedaily.com/
releases/2025/11/251116105515.htm\n—\n Story Source:
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