Як астрофізик моделює чорні діри за допомогою Codex

Гравітація навколо чорної діри настільки сильна, що ніщо, навіть світло, не може вирватися з неї, якщо наблизиться достатньо близько. Астрофізики, як-от Чі-кван Чан, вивчають чорні діри за допомогою комп’ютерного моделювання та спостережень. Проте сучасні алгоритми й обчислювальні потужності обмежують реалістичність такого моделювання.

За допомогою Codex Чан — дослідник Університету Аризони та обсерваторії Стюарда — працює над розв’язанням цієї проблеми.

За його словами, чорні діри — одні з найкращих об’єктів для перевірки загальної теорії відносності Ейнштейна. Наразі ця теорія найкраще пояснює гравітацію: це не сила, що притягує об’єкти один до одного, а наслідок того, що маса й енергія викривляють простір і час.

Чан бере участь у міжнародному проєкті «Телескоп горизонту подій» (EHT), у межах якого 2019 року було опубліковано перше зображення чорної діри. Нині команда збирає дані спостережень, щоб створити перше відео надмасивної чорної діри, зосередившись на тій, що розташована в центрі галактики M87. 

Але щоб перетворити спостереження на наукове розуміння, потрібно обробляти величезні обсяги даних, виконувати масштабні обчислення й моделювати деякі з найекстремальніших фізичних явищ у Всесвіті.

Оскільки світло не може вирватися з чорної діри, науковці натомість вивчають область навколо неї, яку називають горизонтом подій, — межу, з-за якої матерія вже не може повернутися. «Це поверхня неповернення», — каже Чан. Матерія, що обертається безпосередньо ззовні цієї межі, випромінює світло, яке астрофізики можуть спостерігати, вимірювати й моделювати. 

На зображенні, оприлюдненому EHT у 2019 році, було видно тінь чорної діри на тлі сяйва плазми поблизу горизонту подій. Чан допомагав розробляти інструменти моделювання й обчислень, які команда використовувала для інтерпретації спостережень. Відтоді Чан і його колеги продовжують удосконалювати прилади та розширювати можливості спостереження, поступово переходячи від нерухомих зображень до відео.

Як розв’язати проблему спірального руху

Одне з найбільших ускладнень для Чана та його команди — моделювання плазми навколо чорних дір. Плазма — це надзвичайно розігріта речовина, що складається з електрично заряджених електронів та іонів.

У багатьох симуляціях науковці спрощують опис плазми, розглядаючи її як рідину й використовуючи добре відомі рівняння для моделювання її руху навколо чорної діри. Цей підхід досить добре працює для щільнішої плазми, у якій електрони та іони постійно стикаються між собою. 

Але поблизу надмасивних чорних дір, які вивчають Чан і його колеги, плазма в деяких областях стає настільки гарячою та розрідженою, що частинки рідко зустрічаються. «Вони практично не стикаються між собою», — пояснює він. Натомість частинки переважно рухаються по спіралі навколо ліній магнітного поля. 

Щоб правильно змоделювати таку поведінку, дослідникам потрібно відстежувати трильйони електронів та іонів, які стрімко рухаються спіральними траєкторіями навколо чорної діри. Стандартні симуляції мають розраховувати кожен крихітний виток, змушуючи комп’ютери виконувати обчислення з надзвичайно малим кроком у часі.

Як наслідок, навіть найшвидші суперкомп’ютери світу можуть витрачати більшість часу на розрахунок цих мікроскопічних рухів частинок, а не на моделювання масштабніших процесів, які насправді цікавлять науковців.

«Десятиліттями це обмежувало реалістичність моделювання плазми навколо чорних дір», — каже Чан.

Досконаліший цифровий двійник завдяки ШІ

Чан припускав, що нові математичні методи можуть допомогти обійти деякі з цих обмежень. Основна ідея полягала в тому, щоб математично змінити спосіб відстеження руху частинок у симуляції, аби комп’ютеру більше не доводилося безпосередньо відстежувати кожен крихітний виток спіралі.

«Але дослідження всіх математичних можливостей вручну забрало б надзвичайно багато часу», — каже Чан. Тож він звернувся до Codex, щоб розробити можливі алгоритми й перевірити їх на відомих розв’язках.

Codex запропонував багато можливих підходів — не всі вони були правильними. «Але це нормально, — каже Чан. — Більшість наукових ідей не спрацьовує. Важливо те, що ці алгоритми можна перевірити. Коли знайдете алгоритм, який працює, він може відкрити шлях до моделювання, що раніше було неможливим». 

Деякі системи ШІ можуть видавати результати, не показуючи кроків, які привели їх до висновків. Натомість група Чана використовує Codex для розроблення та реалізації чисельних схем, які дослідники можуть проаналізувати, перевірити й осмислити з погляду фізики.

Великі мовні моделі досі припускаються помилок, і багато науковців обережно ставляться до використання ШІ в дослідженнях. Але Чан вважає, що наука може бути однією з найкращих сфер застосування сучасних систем ШІ саме тому, що наукові ідеї можна ретельно перевіряти.

«Ми не приймаємо ідею лише тому, що її запропонував Ейнштейн, здібний студент чи модель ШІ, — каже він. — Ми приймаємо її лише після неодноразових перевірок».

Чан бачить у ШІ інструмент, який може допомогти дослідникам розглядати більше ідей, швидше їх перевіряти й прискорювати відкриття, не відступаючи від принципів перевірки та відтворюваності результатів.

Якщо підходи, які Чан перевіряє за допомогою Codex, виявляться успішними, нові алгоритми з часом можуть дати науковцям змогу моделювати трильйони частинок навколо чорних дір. Це дасть дослідникам змогу вивчати фізичні явища, які десятиліттями залишалися недосяжними для досліджень.