我々の太陽系がある「天の川銀河」は10の11乗個もの星が集まってできています。これらの星を一つ一つ再現できるような計算を行おうとした場合、メモリは足りるものの、分解能が上がり、より細部まで再現できるようになった結果、ごく一部の場所で必要な時間刻みが非常に短くなる問題が起こります。天の川銀河シミュレーションの場合、最も短い時間刻みを必要とするのは超新星爆発によって高温となった星間ガスの広がりです。このようなマルチスケールの現象は、大規模並列計算にとって並列化効率の悪化につながります。本研究では、超新星爆発による高温のガス広がりを機械学習による予測に置き換えることで、短い時間刻みをなくし、計算の高速化に成功しました。