Содержание
Codex подключили к одной из самых сложных задач астрофизики
OpenAI рассказала, как астрофизик Чи-Кван Чан из Университета Аризоны и коллаборации Event Horizon Telescope использует Codex для разработки численных методов, которые могут сделать симуляции чёрных дыр реалистичнее. Это не генерация красивой картинки по промпту: AI помогает предлагать и реализовывать алгоритмы, а исследователи затем проверяют их на известных решениях.
Почему симуляции чёрных дыр упираются в вычисления
Учёным нужно моделировать раскалённую плазму возле горизонта событий. В самых разреженных областях электроны и ионы почти не сталкиваются, а быстро движутся по спирали вдоль магнитных линий. Обычные методы вынуждены считать каждый крошечный виток и использовать очень маленькие временные шаги.
Из-за этого даже суперкомпьютеры тратят значительную часть ресурсов на микроскопические движения частиц вместо общей динамики системы. Ограничение мешает приблизиться к симуляциям, которые могли бы одновременно учитывать триллионы частиц и точнее объяснять наблюдения телескопов.
Что именно делает Codex
Чан поручает Codex выводить возможные математические схемы и превращать их в код для тестов. Модель предлагает много вариантов, и часть из них оказывается неверной, но каждый вариант можно воспроизвести, изучить и сравнить с физикой. Задача AI здесь — быстро расширить пространство гипотез, а не выдать готовое открытие без проверки.
Такой подход особенно важен для научной работы: исследователи видят реализацию, могут найти ошибку и повторить расчёт. По словам Чана, идея принимается не потому, что её предложил человек или AI, а только после многократной проверки.
Почему это важно за пределами астрофизики
Кейс показывает практичную роль кодовых AI-агентов в исследованиях: они могут ускорять перебор математических подходов, сборку прототипов и вычислительные эксперименты. Если найденные схемы выдержат проверку, они помогут моделировать физику, которая десятилетиями оставалась недоступной, а командам в других областях дадут понятный шаблон работы — AI предлагает, человек проверяет, результат остаётся воспроизводимым.