計算天文学の主要な目標は、個々の星までの適切な解像度を持って天の川銀河をシミュレーションすることですが、小規模で短い時間スケールの現象、特に超新星爆発によってスケーリングが失敗します。本研究では、機械学習を用いた新しい$N$体/流体力学シミュレーションの統合手法を開発しました。この手法は、超新星爆発が引き起こす短いタイムステップをサロゲートモデルを使用して回避し、スケーラビリティを向上させます。この方法によって、3,000億粒子を148,900ノード、つまり7,147,200 CPUコアを用いて達成し、最新のシミュレーションが直面している10億粒子の壁を突破しました。この解像度により、星単位の銀河シミュレーションが可能となり、天の川銀河内の個々の星を解決できるようになりました。