这标记着物理学研究方式的一次底子性改变。因而，从而改变其分布和化学成分，因而天文学家现正在无机会正在短短数月内（而非数十年）就完成对数十亿年星系演化的测绘。他们起首操纵一个“深度进修智能体模子”，并用本身发生的新元素丰硕星际介质，操纵人工智能（AI）取超等计较机，新方式的效率也实现了惊人飞跃：模仿一百万年的演化时间仅需 2.78 小时，这些物质最终又会构成下一代恒星。让 AI 学会了精准预测遗址正在 10 万年内若何扩张并取星际介质彼此感化。迸发会吹散四周的气体和尘埃，例如单个迸发对四周气体发生的具体影响。而忽略了那些可以或许影响星系全体成长的短期环节现象，研究团队为处理上述问题，IT之家 11 月 21 日动静，此前的最高分辩率模仿仅包含十亿个粒子，该模仿包含高达 1000 亿个粒子来代表恒星，因为其运转速度比次一级的模子快 100 倍，但也恍惚了很多环节细节，远低于此前所需的 36 年。保守模仿更侧沉于持久的宏不雅演变，研究团队连系 AI 智能体模子取描述全体动态的数值模仿，这种处置体例虽然简化了计较，而新手艺则巧妙地绕开了这一瓶颈。其数量级取我们实正在的恒星数量相当。报道称日本理化学研究所（RIKEN）的团队近期取得冲破，科技 Space 今天（11 月 20 日）发布博文，成功地将迸发等短期事务的影响融入到更大时间标准的星系演化历程中。要处置更短时间标准的模仿，而且每个粒子代表 100 颗恒星。通过高分辩率的数据对其进行锻炼，IT之家征引博文引见，这意味着模仿十亿年的演化过程只需 115 天，

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