Slik bruker en astrofysiker Codex til å simulere svarte hull

Tyngdekraften rundt et svart hull er så ekstrem at ingenting, ikke engang lys, kan unnslippe når det først kommer nær nok. Astrofysikere som Chi-kwan Chan studerer svarte hull ved hjelp av datasimuleringer og observasjoner. Men dagens algoritmer og regnekraft begrenser hvor realistiske simuleringene kan bli.

Med Codex tar Chan – forsker ved University of Arizona og Steward Observatory – tak i dette problemet.

Svarte hull er blant de beste stedene å teste Einsteins generelle relativitetsteori, sier han. Teorien er i dag vår beste forklaring på tyngdekraften: Den er ikke en kraft som trekker objekter mot hverandre, men et resultat av at masse og energi krummer tid og rom.

Chan er med i det internasjonale samarbeidet Event Horizon Telescope (EHT), som publiserte det første bildet av et svart hull i 2019. Teamet samler nå observasjoner for å lage den første videoen av et supermassivt svart hull, med fokus på hullet i sentrum av galaksen M87. 

Men å omsette observasjoner til vitenskapelig forståelse krever enorme mengder databehandling, omfattende beregningsprosesser og simuleringer som kan modellere noen av universets mest ekstreme fysiske fenomener.

Siden lys ikke kan unnslippe et svart hull, studerer forskerne i stedet området rundt det som kalles hendelseshorisonten – en grense som materie ikke kan unnslippe når den først har passert den. «Det er en flate uten noen vei tilbake», sier Chan. Materie som virvler rundt like utenfor denne grensen, sender ut lys som astrofysikere kan se, måle og simulere. 

Bildet EHT publiserte i 2019, viste skyggen av et svart hull omgitt av glødende plasma nær hendelseshorisonten. Chan var med på å utvikle simulerings- og beregningsverktøyene teamet brukte for å tolke observasjonene. Siden den gang har Chan og kollegene fortsatt å forbedre instrumentene og observasjonsmulighetene sine i arbeidet med å gå fra stillbilder til video.

Tar tak i et problem som går i spiral

En av de største utfordringene for Chan og teamet hans er å modellere plasmaet rundt svarte hull. Plasma er ekstremt varm materie som består av elektrisk ladde elektroner og ioner.

I mange simuleringer forenkler forskerne plasmaet ved å behandle det som et fluid og bruke velkjente ligninger for å modellere bevegelsen rundt et svart hull. Det fungerer rimelig godt i tettere plasma, der elektronene og ionene stadig kolliderer med hverandre. 

Men nær de supermassive svarte hullene som Chan og kollegene studerer, blir plasmaet i enkelte områder så varmt og tynt at partiklene sjelden møter hverandre. «De kolliderer egentlig ikke med hverandre», sier han. I stedet beveger partiklene seg stort sett i spiraler rundt magnetiske feltlinjer. 

For å modellere denne oppførselen riktig må forskerne følge billioner av elektroner og ioner som beveger seg raskt i korketrekkerbaner rundt et svart hull. Standardsimuleringer må beregne hver minste dreining, noe som tvinger datamaskinene til å bruke ekstremt små tidssteg.

Dermed kan selv verdens raskeste superdatamaskiner bruke mesteparten av tiden på å beregne disse ørsmå partikkelbevegelsene, i stedet for å simulere oppførselen i større skala som forskerne egentlig vil studere.

«I flere tiår har dette begrenset hvor realistisk vi kan simulere plasma rundt svarte hull», sier Chan.

Bruker KI til å bygge en bedre digital tvilling

Chan hadde en mistanke om at nye matematiske teknikker kunne bidra til å omgå noen av disse begrensningene. Grunntanken var å endre matematikken bak måten simuleringen fulgte partikkelbevegelsene på, slik at datamaskinen ikke lenger måtte følge hver minste spiral direkte.

«Men å utforske alle de matematiske mulighetene for hånd ville ha tatt enormt mye tid», sier Chan. Derfor tok han i bruk Codex for å få hjelp til å utlede mulige algoritmer og teste dem mot kjente løsninger.

Codex genererte mange mulige tilnærminger – ikke alle var riktige. «Men det er greit», sier Chan. «De fleste vitenskapelige ideer fører ikke frem. Det viktige er at disse algoritmene kan testes. Når du finner en som fungerer, kan den åpne for simuleringer som tidligere var umulige.» 

Noen KI-systemer kan gi resultater uten å vise hvordan de kom frem til konklusjonene. Men Chans gruppe bruker Codex til å foreslå og implementere numeriske metoder som de kan granske, teste og forstå den fysiske betydningen av.

Store språkmodeller gjør fortsatt feil, og mange forskere er fremdeles forsiktige med å bruke KI i forskning. Men Chan mener at vitenskap kan være et av de beste bruksområdene for dagens KI-systemer, nettopp fordi vitenskapelige ideer kan testes grundig.

«Vi godtar ikke en idé fordi den kommer fra Einstein, fra en dyktig student eller fra en KI-modell», sier han. «Vi godtar den først etter gjentatte tester.»

Chan ser på KI som et verktøy som kan hjelpe forskere med å utforske flere ideer, teste dem raskere og gjøre nye oppdagelser tidligere, uten å gi slipp på kravene om verifisering og reproduserbarhet.

Hvis tilnærmingene Chan tester med Codex lykkes, kan de nye algoritmene etter hvert gjøre det mulig for forskere å simulere billioner av partikler rundt svarte hull. Det vil gjøre forskerne i stand til å studere fysiske fenomener som har vært utenfor rekkevidde i flere tiår.