Черные дыры остаются одними из самых сложных объектов для компьютерного моделирования. Сильная гравитация и экстремальные условия вблизи горизонта событий требуют огромных вычислительных ресурсов. Чи-кван Чан, исследователь из Аризонского университета и член коллаборации Event Horizon Telescope (EHT), опубликовавшей первое изображение черной дыры в 2019 году, нашел необычный способ обойти эти ограничения: он использует модель Codex от OpenAI.
Основная проблема, с которой столкнулся Чан, — моделирование плазмы вокруг сверхмассивных черных дыр. В плотных областях плазму можно приближенно описывать как жидкость, используя стандартные уравнения гидродинамики. Однако вблизи черной дыры плазма становится настолько разреженной и горячей, что частицы — электроны и ионы — редко сталкиваются друг с другом. Вместо этого они движутся по спирали вдоль силовых линий магнитного поля. Для точного моделирования такого движения требуется отслеживать каждую частицу на каждом крошечном шаге, что делает симуляцию чрезвычайно медленной даже на самых мощных суперкомпьютерах.
Чан предположил, что можно изменить математический подход к отслеживанию частиц, чтобы компьютер не вычислял каждый микроскопический поворот. Однако ручной перебор всех возможных численных схем занял бы огромное время. Тогда он обратился к Codex — ИИ-модели, способной генерировать программный код. С ее помощью Чан получил множество потенциальных алгоритмов, часть из которых оказалась неверной. Но, по его словам, это не проблема: «Большинство научных идей терпят неудачу. Важно, что эти алгоритмы проверяемы». В отличие от некоторых других ИИ-систем, которые выдают результат без объяснения, Codex предлагает численные схемы, которые можно проанализировать и проверить физически.
Плазма вблизи черных дыр ведет себя не как жидкость, а как поток частиц, движущихся по спирали вдоль магнитных линий.
Ученый подчеркивает, что наука — идеальная область для применения современных ИИ, поскольку здесь ценится не авторитет источника, а многократная проверка. «Мы не принимаем идею потому, что она пришла от Эйнштейна, от яркого студента или от ИИ-модели, — говорит Чан. — Мы принимаем ее только после повторных тестов». Если разрабатываемые с помощью Codex подходы окажутся успешными, они позволят создавать более реалистичные симуляции черных дыр и ускорят работу EHT по получению первого видео сверхмассивной черной дыры. Пока коллаборация совершенствует инструменты и методы наблюдений, новые алгоритмы могут стать ключом к интерпретации будущих данных.
