黑洞周圍的重力極其強大，一旦物體靠近，即使是光也無法逃脫。天體物理學家如 Chi-kwan Chan 透過電腦模擬和觀測來研究黑洞。然而，目前的演算法和運算能力限制了這些模擬的真實程度。亞利桑那大學和史都華天文台的研究員 Chan 正利用 Codex 解決這個問題。
他表示，黑洞是測試愛因斯坦廣義相對論的最佳場所之一。該理論是目前我們對重力最完善的解釋：重力並非將物體拉在一起的力量，而是質量和能量彎曲時空結構的結果。
Chan 是國際事件視界望遠鏡（Event Horizon Telescope, EHT）合作計畫的成員，該計畫於 2019 年發布了首張黑洞影像。該團隊目前正在收集觀測數據，以製作首個超大質量黑洞的影片，重點關注 M87 星系中心的黑洞。然而，將觀測結果轉化為科學理解，需要大量的數據處理、大規模的運算工作流程，以及能夠模擬宇宙中最極端物理現象的模擬。
由於光無法逃離黑洞，科學家轉而研究其周圍稱為「事件視界」的區域，這是一個物質無法逃脫的邊界。「那是一個有去無回的表面。」Chan 說道。在這個邊界外圍旋轉的物質會發出光線，天體物理學家可以觀測、測量並模擬這些光線。EHT 於 2019 年發布的影像顯示，黑洞的陰影嵌入在事件視界附近的發光電漿中。
Chan 協助開發了該團隊用於解釋觀測結果的模擬和運算工具。從那時起，Chan 和他的同事們持續改進他們的儀器和觀測能力，因為團隊正從靜態影像轉向動態影片。一段由超級電腦模擬生成的短片，展示了銀河系中心黑洞周圍電漿的運動。圖片來源：EHT 理論工作組 / CK Chan
解決螺旋式難題
Chan 和他的團隊面臨的最大障礙之一是模擬黑洞周圍的電漿。電漿是由帶電電子和離子組成的超高溫物質。在許多模擬中，科學家透過將電漿視為流體來簡化它，使用已知的方程式來模擬其在黑洞周圍的運動。這在電子和離子不斷相互碰撞的較稠密電漿中運作良好。
然而，在 Chan 和他的同事們正在研究的超大質量黑洞附近，有些區域變得如此高溫且稀薄，以至於粒子很少相互碰撞。「它們實際上不會相互碰撞。」他說。相反地，這些粒子大多沿著磁力線螺旋運動。為了正確模擬這種行為，研究人員需要追蹤數兆個電子和離子，看它們如何快速地繞著黑洞螺旋移動。標準模擬必須計算每一個微小的轉彎，這迫使電腦採取極小的時間步長。
因此，即使是世界上最快的超級電腦，也可能將大部分時間花在計算這些微小的粒子運動上，而不是模擬科學家真正想要研究的更大規模行為。「數十年來，這限制了我們模擬黑洞電漿的真實程度。」Chan 說。
利用 AI 打造更好的數位分身
Chan 懷疑新的數學技術可以幫助解決這些限制。基本想法是從數學上改變模擬追蹤粒子運動的方式，這樣電腦就不再需要直接追蹤每一個微小的螺旋。「但手動探索所有數學可能性將耗費大量時間。」Chan 說。因此，他轉向 Codex，尋求其協助推導候選演算法，並將它們與已知解進行測試。
Codex 生成了許多潛在的方法，但並非所有都正確。「不過沒關係。」Chan 說。「大多數科學想法都會失敗。重要的是這些演算法是可測試的。一旦找到一個有效的方法，它就有可能解鎖以前不可能實現的模擬。」
有些 AI 系統可以不顯示得出結論的步驟就返回結果。但 Chan 的團隊使用 Codex 來提出並實作他們可以檢查、測試和物理上理解的數值方案。
大型語言模型仍然會犯錯，許多科學家對在研究中使用 AI 仍持謹慎態度。但 Chan 認為，科學可能是當今 AI 系統的最佳用途之一，正是因為科學思想可以經過嚴格的測試。「我們不會因為一個想法來自愛因斯坦、來自聰明的學生，或是來自 AI 模型而接受它。」他說。「我們只有在經過反覆測試後才會接受它。」
Chan 將 AI 視為一種工具，可以幫助研究人員探索更多想法、更快地測試它們，並加速發現，同時仍以驗證和可重現性為基礎。如果 Chan 正在用 Codex 測試的方法成功，這些新演算法最終將使科學家能夠模擬黑洞周圍數兆個粒子。這將使研究人員能夠研究數十年來一直無法觸及的物理現象。