천체물리학자가 Codex를 사용해 블랙홀 시뮬레이션을 개선하다

애리조나 대학교의 천체물리학자 치콴 찬은 블랙홀과 그 주변의 플라스마를 시뮬레이션하기 위한 더 나은 알고리즘을 개발하는 데 도움을 받기 위해 Codex를 사용하고 있습니다. 찬은 2019년에 최초의 블랙홀 이미지를 만들어낸 사건 지평선 망원경(Event Horizon Telescope) 협업과 함께 일하고 있으며, 현재는 M87 은하 중심에 있는 블랙홀을 포함해 초거대질량 블랙홀의 첫 영상을 만드는 것을 목표로 데이터를 수집하고 있습니다. 문제는 현재의 시뮬레이션으로는 블랙홀 근처에서 전하를 띤 입자들의 매우 복잡한 운동을 모델링하기 어렵다는 점입니다. 일부 영역에서는 플라스마가 너무 뜨겁고 희박해 입자들이 거의 충돌하지 않기 때문에, 표준적인 유체 기반 접근법은 정확도가 떨어집니다. 찬은 Codex가 자신의 팀이 새로운 수학적 방법을 탐구하고, 후보 방식을 생성하며, 이를 알려진 해와 비교해 시험하는 데 도움을 주었다고 말합니다. 이 접근법은 블랙박스식 답변에 의존하지 않으면서 시뮬레이션을 더 효율적으로 만드는 것을 목표로 합니다. 찬은 과학적 아이디어는 여전히 반복적인 검증을 통해 입증되어야 하지만, AI는 연구자들이 더 많은 가능성을 더 빠르게 시도하고 블랙홀 물리학을 더 높은 수준의 세부 사항으로 연구하는 데 도움이 될 수 있다고 말합니다.