天体物理学家如何利用Codex帮助模拟黑洞

# 天体物理学家如何利用 Codex 模拟黑洞 来源：https://openai.com/index/using-codex-to-simulate-black-holes/ 黑洞周围的引力极其强大，一旦物质足够靠近，连光也无法逃脱。像陈志宽这样的天体物理学家通过计算机模拟和观测来研究黑洞。但当前的算法和计算能力限制了这些模拟的真实性。 借助 Codex，这位亚利桑那大学和斯图尔德天文台的研究人员正在攻克这一难题。 陈志宽表示，黑洞是检验爱因斯坦广义相对论的最佳场所之一。广义相对论目前是我们对引力的最佳解释：引力并非一种将物体拉向彼此的力，而是质量和能量弯曲时空结构的结果。 陈志宽是国际事件视界望远镜（EHT）合作组织的成员，该组织于2019年发布了第一张黑洞图像。该团队目前正在收集观测数据，以制作首部超大质量黑洞视频，重点关注M87星系中心的那个黑洞。 但将观测结果转化为科学认知，需要海量的数据处理、大规模的计算工作流程，以及能够模拟宇宙中最极端物理现象的模型。 由于光线无法逃脱黑洞，科学家转而研究其周围称为“事件视界”的区域——这是一个物质无法逃离的边界。“这是一个有去无回的界面，”陈志宽说。紧贴这一边界外侧旋转的物质会发出光线，天体物理学家可以观测、测量并模拟这些光。 EHT在2019年发布的图像显示，黑洞的阴影嵌在事件视界附近发光的等离子体中。陈志宽协助开发了团队用于解读观测结果的模拟和计算工具。自那时起，随着团队从静态图像转向视频，陈志宽和同事们不断改进仪器和观测能力。 一段由超级计算机模拟生成的短视频，展示了银河系中心黑洞周围等离子体的运动。 **图片来源：** EHT理论工作组 / CK Chan **应对螺旋式难题** 陈志宽及其团队面临的最大障碍之一，是对黑洞周围等离子体进行建模。等离子体是由带电电子和离子组成的超高温物质。 在许多模拟中，科学家通过将等离子体视为流体来简化问题，使用已知的方程来模拟其围绕黑洞的运动。这种方法在密度较高、电子和离子不断相互碰撞的等离子体中效果尚可。 但在陈志宽和同事们研究的超大质量黑洞附近，某些区域温度极高、物质极其稀薄，粒子几乎不会相遇。“它们基本上不相互碰撞，”他说。相反，粒子大多沿着磁场线螺旋运动。 为了正确模拟这种行为，研究人员需要追踪数万亿个电子和离子围绕黑洞快速螺旋运动的轨迹。标准模拟必须计算每一个微小的转弯，迫使计算机采取极其微小的时间步长。 结果，即使世界上最快的超级计算机，大部分时间也花在计算这些微小的粒子运动上，而不是模拟科学家真正想研究的更大尺度的行为。 “几十年来，这一直限制着我们模拟黑洞等离子体的真实程度，”陈志宽说。 **利用AI构建更好的数字孪生** 陈志宽推测，新的数学技术或许能帮助绕过其中一些限制。其基本思路是在数学上改变模拟追踪粒子运动的方式，使计算机不再需要直接跟随每一个微小的螺旋。 “但如果手工探索所有数学可能性，将耗费大量时间，”陈志宽说。因此他转向Codex，帮助推导候选算法，并对照已知解进行测试。 Codex生成了许多潜在的方法——并非所有都是正确的。“但这没关系，”陈志宽说。“大多数科学想法都会失败。重要的是这些算法是可测试的。一旦找到了有效的方法，它就有可能解锁以前无法实现的模拟。” 一些AI系统可以返回结果，但不显示得出这些结论的步骤。而陈志宽的团队使用Codex来提出并实现数值方案，这些方案可以被检查、测试并从物理上理解。 大型语言模型仍然会出错，许多科学家对在研究中应用AI持谨慎态度。但陈志宽认为，科学可能是当今AI系统的最佳应用领域之一，恰恰因为科学想法可以经过严格的检验。 “我们接受一个想法，不是因为它来自爱因斯坦、一位聪明的学生，或者一个AI模型，”他说。“只有经过反复测试后我们才会接受。” 陈志宽将AI视为一种工具，可以帮助研究人员探索更多想法、更快地测试它们，并在坚持验证和可重复性的基础上加速发现。 如果陈志宽正在用Codex测试的方法成功，新的算法最终将让科学家能够模拟黑洞周围数万亿个粒子。这将使研究人员能够研究几十年来一直遥不可及的物理现象。