Cómo un astrofísico utiliza Codex para ayudar a simular agujeros negros

La gravedad alrededor de un agujero negro es tan extrema que nada, ni siquiera la luz, puede escapar una vez que se acerca lo suficiente. Astrofísicos como Chi-kwan Chan estudian los agujeros negros mediante simulaciones por ordenador y observaciones. Sin embargo, los algoritmos y la capacidad de cálculo actuales limitan el realismo de esas simulaciones.

Con Codex, Chan —investigador de la Universidad de Arizona y del Observatorio Steward— está abordando este problema.

Según explica, los agujeros negros se encuentran entre los mejores lugares para poner a prueba la teoría de la relatividad general de Einstein. Esta teoría es, por ahora, nuestra mejor explicación de la gravedad: en lugar de ser una fuerza que atrae los objetos entre sí, la gravedad es el resultado de la curvatura que la masa y la energía provocan en el tejido del espacio y el tiempo.

Chan forma parte de la colaboración internacional del Telescopio del Horizonte de Sucesos (EHT), que publicó la primera imagen de un agujero negro en 2019. El equipo está recopilando observaciones para producir el primer vídeo de un agujero negro supermasivo, centrándose en el que se encuentra en el centro de la galaxia M87. 

Pero transformar las observaciones en conocimiento científico exige procesar enormes cantidades de datos, contar con flujos de trabajo computacionales a gran escala y realizar simulaciones capaces de modelizar algunos de los fenómenos físicos más extremos del universo.

Como la luz no puede escapar de un agujero negro, los científicos estudian la región que lo rodea, llamada horizonte de sucesos, un límite más allá del cual la materia no puede escapar. «Es una superficie de no retorno», explica Chan. La materia que gira justo al otro lado de este límite emite luz que los astrofísicos pueden observar, medir y simular. 

La imagen publicada por el EHT en 2019 mostraba la sombra de un agujero negro rodeada de plasma resplandeciente cerca del horizonte de sucesos. Chan contribuyó al desarrollo de las herramientas de simulación y cálculo que el equipo utilizó para interpretar las observaciones. Desde entonces, Chan y sus colegas han seguido mejorando sus instrumentos y su capacidad de observación a medida que el equipo avanza de las imágenes estáticas hacia los vídeos.

Abordar un problema en espiral

Uno de los mayores obstáculos para Chan y su equipo es modelizar el plasma que rodea los agujeros negros. El plasma es materia a temperaturas extremadamente altas compuesta por electrones e iones con carga eléctrica.

En muchas simulaciones, los científicos simplifican el plasma tratándolo como un fluido y utilizando ecuaciones bien conocidas para modelizar su movimiento alrededor de un agujero negro. Esto funciona razonablemente bien en el plasma más denso, donde los electrones y los iones chocan constantemente entre sí. 

Sin embargo, cerca de los agujeros negros supermasivos que estudian Chan y sus colegas, algunas regiones alcanzan temperaturas tan altas y densidades tan bajas que las partículas apenas se encuentran entre sí. «En realidad, no chocan entre sí», explica. En su lugar, las partículas se mueven principalmente en espiral alrededor de las líneas del campo magnético. 

Para modelizar ese comportamiento correctamente, los investigadores necesitan seguir billones de electrones e iones mientras describen rápidas trayectorias helicoidales alrededor de un agujero negro. Las simulaciones convencionales deben calcular cada diminuto giro, lo que obliga a los ordenadores a avanzar en intervalos de tiempo extremadamente pequeños.

Como resultado, incluso los superordenadores más rápidos del mundo pueden dedicar la mayor parte de su tiempo a calcular estos minúsculos movimientos de partículas, en lugar de simular el comportamiento a mayor escala que los científicos realmente quieren estudiar.

«Durante décadas, esto ha limitado el realismo con el que podemos simular el plasma de los agujeros negros», afirma Chan.

Usar la IA para crear un gemelo digital mejor

Chan sospechaba que nuevas técnicas matemáticas podrían ayudar a superar algunas de estas limitaciones. La idea básica era cambiar, mediante las matemáticas, la forma en que la simulación seguía el movimiento de las partículas, de modo que el ordenador ya no tuviera que seguir directamente cada diminuta espiral.

«Pero explorar a mano todas las posibilidades matemáticas habría llevado muchísimo tiempo», explica Chan. Por eso recurrió a Codex para que le ayudara a derivar posibles algoritmos y ponerlos a prueba comparándolos con soluciones conocidas.

Codex generó muchos enfoques posibles, aunque no todos eran correctos. «Pero no pasa nada», dice Chan. «La mayoría de las ideas científicas fracasan. Lo importante es que estos algoritmos se pueden poner a prueba. Cuando encuentras uno que funciona, puede abrir la puerta a simulaciones que antes eran imposibles». 

Algunos sistemas de IA pueden ofrecer resultados sin mostrar los pasos que han seguido para llegar a sus conclusiones. Pero el grupo de Chan utiliza Codex para proponer e implementar esquemas numéricos que pueden examinar, poner a prueba y comprender desde el punto de vista físico.

Los grandes modelos de lenguaje siguen cometiendo errores, y muchos científicos mantienen una actitud cautelosa ante el uso de la IA en la investigación. Sin embargo, Chan cree que la ciencia puede ser una de las mejores aplicaciones de los sistemas de IA actuales, precisamente porque las ideas científicas pueden someterse a pruebas rigurosas.

«No aceptamos una idea porque venga de Einstein, de un estudiante brillante o de un modelo de IA», explica. «Solo la aceptamos después de ponerla a prueba repetidamente».

Chan considera la IA una herramienta que puede ayudar a los investigadores a explorar más ideas, ponerlas a prueba con mayor rapidez y acelerar los descubrimientos, sin dejar de basarse en la verificación y la reproducibilidad.

Si los enfoques que Chan está probando con Codex dan resultado, los nuevos algoritmos podrían llegar a permitir que los científicos simularan billones de partículas alrededor de los agujeros negros. Eso permitiría a los investigadores estudiar fenómenos físicos que han estado fuera de su alcance durante décadas.