Cum folosește un astrofizician Codex pentru a simula găuri negre

Gravitația din jurul unei găuri negre este atât de puternică, încât nimic, nici măcar lumina, nu mai poate scăpa odată ce se apropie suficient. Astrofizicieni precum Chi-kwan Chan studiază găurile negre cu ajutorul simulărilor pe calculator și al observațiilor. Însă algoritmii și puterea de calcul din prezent limitează realismul acestor simulări.

Cu ajutorul Codex, Chan, cercetător la Universitatea din Arizona și la Observatorul Steward, încearcă să rezolve această problemă.

Găurile negre sunt printre cele mai potrivite locuri pentru a testa teoria relativității generale a lui Einstein, spune el. Această teorie este, în prezent, cea mai bună explicație pe care o avem pentru gravitație: nu o forță care atrage obiectele unele spre altele, ci rezultatul curbării spațiului și timpului sub acțiunea masei și energiei.

Chan face parte din colaborarea internațională Event Horizon Telescope (EHT), care a publicat prima imagine a unei găuri negre în 2019. Echipa adună în prezent date observaționale pentru a realiza primul videoclip al unei găuri negre supermasive, concentrându-se asupra celei din centrul galaxiei M87. 

Însă transformarea observațiilor în cunoaștere științifică necesită procesarea unor volume enorme de date, fluxuri de calcul la scară largă și simulări capabile să modeleze unele dintre cele mai extreme fenomene fizice din univers.

Deoarece lumina nu poate scăpa dintr-o gaură neagră, oamenii de știință studiază în schimb regiunea din jurul ei, numită orizontul evenimentelor, o limită dincolo de care materia nu mai poate scăpa. „Este o suprafață dincolo de care nu mai există întoarcere”, spune Chan. Materia care se rotește imediat în afara acestei limite emite lumină pe care astrofizicienii o pot observa, măsura și simula. 

Imaginea publicată de EHT în 2019 arăta umbra unei găuri negre, înconjurată de plasmă strălucitoare în apropierea orizontului evenimentelor. Chan a contribuit la dezvoltarea instrumentelor de simulare și de calcul pe care echipa le-a folosit pentru a interpreta observațiile. De atunci, Chan și colegii săi au continuat să-și îmbunătățească instrumentele și capacitățile de observare, pe măsură ce echipa trece de la imagini statice la videoclipuri.

Abordarea problemei mișcării în spirală

Unul dintre cele mai mari obstacole pentru Chan și echipa sa este modelarea plasmei din jurul găurilor negre. Plasma este materie la temperaturi extrem de ridicate, alcătuită din electroni și ioni cu sarcină electrică.

În multe simulări, oamenii de știință simplifică reprezentarea plasmei, tratând-o ca pe un fluid și folosind ecuații bine cunoscute pentru a-i modela mișcarea în jurul unei găuri negre. Această abordare funcționează destul de bine în plasma mai densă, unde electronii și ionii se ciocnesc constant între ei. 

Însă în apropierea găurilor negre supermasive pe care le studiază Chan și colegii săi, unele regiuni devin atât de fierbinți și de rarefiate, încât particulele se întâlnesc rareori. „Practic, nu se ciocnesc între ele”, spune el. În schimb, particulele se deplasează în principal în spirală în jurul liniilor câmpului magnetic. 

Pentru a modela corect acest comportament, cercetătorii trebuie să urmărească mii de miliarde de electroni și ioni care se deplasează rapid pe traiectorii elicoidale în jurul unei găuri negre. Simulările standard trebuie să calculeze fiecare rotație minusculă, obligând calculatoarele să avanseze în pași de timp extrem de mici.

Drept urmare, chiar și cele mai rapide supercomputere din lume pot petrece cea mai mare parte a timpului calculând aceste mișcări minuscule ale particulelor, în loc să simuleze comportamentul de ansamblu pe care oamenii de știință vor de fapt să-l studieze.

„De zeci de ani, acest lucru limitează realismul cu care putem simula plasma din jurul găurilor negre”, spune Chan.

Folosirea IA pentru a construi un geamăn digital mai fidel

Chan bănuia că noi tehnici matematice ar putea ajuta la depășirea unora dintre aceste limitări. Ideea de bază era să schimbe, din punct de vedere matematic, modul în care simularea urmărea mișcarea particulelor, astfel încât calculatorul să nu mai fie nevoit să urmărească direct fiecare spirală minusculă.

„Dar explorarea manuală a tuturor posibilităților matematice ar fi luat enorm de mult timp”, spune Chan. Așa că a apelat la Codex pentru a-l ajuta să elaboreze posibili algoritmi și să-i testeze comparându-i cu soluții cunoscute.

Codex a generat numeroase abordări posibile, dar nu toate erau corecte. „Dar nu e o problemă”, spune Chan. „Majoritatea ideilor științifice nu dau rezultate. Ceea ce contează este că acești algoritmi pot fi testați. Odată ce găsești unul care funcționează, el ar putea deschide calea către simulări care înainte erau imposibile.” 

Unele sisteme de IA pot oferi rezultate fără să arate pașii prin care au ajuns la concluzii. Însă grupul lui Chan folosește Codex pentru a propune și implementa scheme numerice pe care cercetătorii le pot examina, testa și înțelege din punct de vedere fizic.

Modelele lingvistice mari încă fac greșeli, iar mulți oameni de știință rămân prudenți în privința folosirii IA în cercetare. Dar Chan consideră că știința ar putea fi unul dintre cele mai potrivite domenii de utilizare a sistemelor actuale de IA, tocmai pentru că ideile științifice pot fi testate riguros.

„Nu acceptăm o idee pentru că vine de la Einstein, de la un student strălucit sau de la un model de IA”, spune el. „O acceptăm doar după testări repetate.”

Chan vede IA ca pe un instrument care îi poate ajuta pe cercetători să exploreze mai multe idei, să le testeze mai rapid și să accelereze descoperirile, fără a renunța la verificare și reproductibilitate.

Dacă abordările pe care Chan le testează cu Codex dau rezultate, noii algoritmi le-ar putea permite, în cele din urmă, oamenilor de știință să simuleze mii de miliarde de particule din jurul găurilor negre. Astfel, cercetătorii ar putea studia fenomene fizice care au rămas inaccesibile timp de decenii.