Как един астрофизик използва Codex за симулации на черни дупки

Гравитацията около черна дупка е толкова силна, че нищо, дори светлината, не може да се измъкне, щом се приближи достатъчно. Астрофизици като Чи-куан Чан изучават черните дупки чрез компютърни симулации и наблюдения. Но днешните алгоритми и изчислителни мощности ограничават реалистичността на тези симулации.

С помощта на Codex Чан — изследовател в Университета на Аризона и обсерваторията „Стюард“ — работи за решаването на този проблем.

Черните дупки са сред най-подходящите места за проверка на общата теория на относителността на Айнщайн, казва той. Засега тази теория дава най-доброто обяснение на гравитацията: тя не е сила, която привлича обектите един към друг, а резултат от изкривяването на пространство-времето под въздействието на масата и енергията.

Чан участва в международния проект „Телескоп на хоризонта на събитията“ (EHT), който през 2019 г. публикува първото изображение на черна дупка. В момента екипът събира наблюдателни данни, за да създаде първото видео на свръхмасивна черна дупка, като се фокусира върху тази в центъра на галактиката M87. 

Но за да се превърнат наблюденията в научно познание, са нужни обработка на огромни обеми данни, мащабни изчислителни процеси и симулации, способни да моделират някои от най-екстремните физични явления във Вселената.

Тъй като светлината не може да се измъкне от черна дупка, учените изучават областта около нея, наречена хоризонт на събитията — граница, отвъд която материята не може да избяга. „Това е повърхност, отвъд която няма връщане назад“, казва Чан. Материята, която се завихря непосредствено извън тази граница, излъчва светлина, която астрофизиците могат да наблюдават, измерват и симулират. 

Изображението, публикувано от EHT през 2019 г., показва сянката на черна дупка, обгърната от светеща плазма близо до хоризонта на събитията. Чан участва в разработването на инструментите за симулация и изчисления, които екипът използва, за да интерпретира наблюденията. Оттогава Чан и колегите му продължават да усъвършенстват апаратурата и възможностите си за наблюдение, докато екипът преминава от статични изображения към видеозаписи.

В търсене на решение за спираловидното движение

Една от най-големите трудности пред Чан и екипа му е моделирането на плазмата около черните дупки. Плазмата е материя с изключително висока температура, съставена от електрически заредени електрони и йони.

В много симулации учените опростяват представянето на плазмата, като я разглеждат като флуид и използват добре познати уравнения, за да моделират движението ѝ около черна дупка. Това работи сравнително добре при по-плътна плазма, в която електроните и йоните постоянно се сблъскват помежду си. 

Но в близост до свръхмасивните черни дупки, които Чан и колегите му изучават, някои области стават толкова горещи и разредени, че частиците рядко се срещат. „На практика те не се сблъскват помежду си“, казва той. Вместо това частиците се движат предимно по спирали около линиите на магнитното поле. 

За да моделират правилно това поведение, изследователите трябва да проследят трилиони електрони и йони, които се движат бързо по винтови траектории около черна дупка. Стандартните симулации трябва да изчисляват всяко миниатюрно завъртане, което принуждава компютрите да работят с изключително малки времеви стъпки.

В резултат дори най-бързите суперкомпютри в света могат да прекарват по-голямата част от времето си в изчисляване на тези микроскопични движения на частиците, вместо да симулират поведението в по-голям мащаб, което учените всъщност искат да изследват.

„От десетилетия това ограничава реалистичността на симулациите ни на плазмата около черните дупки“, казва Чан.

По-добър цифров двойник с помощта на ИИ

Чан предполага, че нови математически методи биха могли да помогнат за преодоляването на някои от тези ограничения. Основната идея е чрез математическо преобразуване да се промени начинът, по който симулацията проследява движението на частиците, така че компютърът вече да не трябва да следи пряко всяка малка спирала.

„Но изследването на всички математически възможности на ръка би отнело изключително много време“, казва Чан. Затова той се обръща към Codex за помощ при извеждането на възможни алгоритми и проверката им спрямо известни решения.

Codex генерира множество възможни подходи — не всички правилни. „Но това не е проблем“, казва Чан. „Повечето научни идеи се оказват неуспешни. Важното е, че тези алгоритми могат да бъдат проверени. Щом откриете работещ алгоритъм, той може да направи възможни симулации, които преди са били непостижими.“ 

Някои системи с ИИ могат да дават резултати, без да показват стъпките, чрез които са стигнали до изводите си. Екипът на Чан обаче използва Codex за предлагане и реализиране на числени схеми, които изследователите могат да прегледат, проверят и осмислят от физична гледна точка.

Големите езикови модели все още допускат грешки и много учени остават предпазливи към използването на ИИ в изследванията. Но Чан смята, че науката може да е сред най-добрите приложения на днешните системи с ИИ именно защото научните идеи подлежат на строга проверка.

„Не приемаме дадена идея само защото идва от Айнщайн, от талантлив студент или от модел с ИИ“, казва той. „Приемаме я едва след многократни проверки.“

Чан вижда в ИИ инструмент, който може да помогне на изследователите да проучват повече идеи, да ги проверяват по-бързо и да ускоряват откритията, без да отстъпват от принципите на проверката и възпроизводимостта.

Ако подходите, които Чан изпитва с Codex, се окажат успешни, новите алгоритми биха могли в бъдеще да позволят на учените да симулират трилиони частици около черните дупки. Това би позволило на изследователите да изучават физични явления, останали недостъпни в продължение на десетилетия.