Суперкомпьютеры тратят большую часть времени на расчёт крошечных витков частиц вокруг чёрной дыры — и на саму физику времени почти не остаётся. Астрофизик Чи-кван Чан из Университета Аризоны использует Codex, чтобы перебирать математические подходы, которые позволили бы обойти это ограничение.
Проблема в плазме. Вблизи сверхмассивных чёрных дыр она настолько разрежена и горяча, что частицы почти не сталкиваются — вместо этого триллионы электронов и ионов спирально движутся вдоль магнитных силовых линий. Стандартные симуляции вынуждены отслеживать каждый такой виток, и компьютер уходит в крошечные временны́е шаги — на реальную физику ресурсов почти не остаётся. «Десятилетиями это ограничивало реалистичность симуляций», — говорит Чан. Он предположил, что математическое переформулирование задачи снимет ограничение: если иначе описать движение частиц, компьютер перестанет следить за каждым витком. Перебирать такие варианты вручную — годы работы. Codex генерирует кандидатов быстро.
Ключевой момент: Codex выдаёт не чёрный ящик с ответом, а конкретные численные схемы, которые команда может инспектировать и тестировать на задачах с известными решениями. Большинство предложенных алгоритмов не работает — Чан считает это нормой: «Мы принимаем идею только после многократной проверки — неважно, пришла она от Эйнштейна, студента или AI». Если хоть один подход выдержит проверку, он может открыть симуляции, недоступные десятилетиями: моделирование триллионов частиц вокруг чёрной дыры в реальном масштабе.
Чан — участник коллаборации Event Horizon Telescope, опубликовавшей первое изображение чёрной дыры в 2019 году. Сейчас команда движется к следующей цели: первому видео сверхмассивной чёрной дыры в центре галактики M87.
История интересна конкретной механикой, а не общим тезисом «AI помогает учёным»: Codex здесь — генератор гипотез, которые наука сама же и отсеивает. Это честная модель применения LLM там, где верификация встроена в процесс. Пробел очевидный: OpenAI не сообщает, какие именно алгоритмы предложил Codex, сработал ли хоть один из них в реальных симуляциях и когда команда ожидает результат.