天體物理學家如何借助 Codex 模擬黑洞

黑洞周圍的引力極其強大，任何事物只要靠得足夠近，就連光也無法逃脫。Chi-kwan Chan 等天體物理學家透過電腦模擬和觀測研究黑洞。但現有的演算法和運算能力，限制了這些模擬能有多逼真。

任職於亞利桑那大學及斯圖爾德天文台的研究員 Chan，正借助 Codex 解決這個問題。

他表示，黑洞是檢驗 Einstein 廣義相對論的最佳場所之一。廣義相對論是目前我們對引力最好的解釋：引力並非將物體拉向彼此的力，而是質量和能量令時空結構彎曲所產生的結果。

Chan 是事件視界望遠鏡（EHT）國際合作團隊的一員。該團隊於 2019 年發表了首張黑洞影像，目前正以 M87 星系中心的超大質量黑洞為觀測重點，收集數據以製作首部超大質量黑洞影片。 

然而，要將觀測結果轉化為科學認知，需要處理海量數據、運用大規模運算流程，並進行足以重現宇宙中某些最極端物理現象的模擬。

由於光無法逃離黑洞，科學家轉而研究黑洞周圍稱為「事件視界」的區域。這是一道界線，物質一旦越過便無法逃脫。Chan 說：「這是一個有去無回的界面。」在這道界線外側旋轉的物質會發出光，天體物理學家可以觀測、測量並模擬這些光。 

EHT 於 2019 年發佈的影像中，黑洞的陰影被事件視界附近發光的等離子體包圍。Chan 參與開發了團隊用來解讀觀測結果的模擬與運算工具。此後，隨着團隊從拍攝靜態影像邁向製作影片，Chan 與同事持續改良儀器，提升觀測能力。

破解螺旋運動的模擬難題

對 Chan 及其團隊而言，最大的障礙之一是為黑洞周圍的等離子體建立模型。等離子體是由帶電的電子和離子組成的高溫物質。

在許多模擬中，科學家會將等離子體簡化為流體，利用已知的方程式模擬它在黑洞周圍的運動。對於密度較高、電子與離子不斷互相碰撞的等離子體，這種方法相當有效。 

但在 Chan 及同事研究的超大質量黑洞附近，某些區域的等離子體溫度極高、分佈極為稀薄，粒子很少會彼此相遇。他說：「它們基本上不會互相碰撞。」這些粒子主要是繞着磁力線作螺旋運動。 

要準確模擬這種行為，研究人員需要追蹤數萬億個在黑洞周圍快速作螺旋運動的電子和離子。標準的模擬方法必須計算每一次微小的轉動，迫使電腦採用極短的時間步長。

結果，即使是全球最快的超級電腦，也可能將大部分時間花在計算這些微小的粒子運動上，而非模擬科學家真正想研究的較大尺度行為。

Chan 說：「幾十年來，這一直限制着我們模擬黑洞等離子體的逼真程度。」

利用 AI 建立更完善的數碼孿生模型

Chan 推想，新的數學技巧或許能幫助繞過其中一些限制。基本構思是從數學上改變模擬追蹤粒子運動的方式，讓電腦不再需要直接追蹤每一次微小的螺旋運動。

Chan 說：「但如果要靠手算探索所有數學上的可能性，就得花上大量時間。」於是，他借助 Codex 推導候選演算法，並以已知解作對照來測試這些演算法。

Codex 提出了許多可嘗試的方法，但並非全部正確。Chan 說：「但這沒有關係。」「大多數科學構想都會失敗。重要的是，這些演算法可以接受測試。只要找到一個行得通的，就有可能實現以往無法做到的模擬。」 

某些 AI 系統會直接給出結果，卻不展示得出結論的步驟。但 Chan 的團隊利用 Codex 提出並實作數值計算方法，讓他們可以檢查、測試，並從物理角度理解這些方法。

大型語言模型仍會出錯，許多科學家對於在研究中使用 AI 依然持審慎態度。但 Chan 認為，科學可能是當今 AI 系統的最佳用途之一，正是因為科學構想可以接受嚴格的檢驗。

他說：「我們不會只因為一個構想來自 Einstein、聰明的學生或 AI 模型，就接受它。」「只有經過反覆測試，我們才會接受。」

在 Chan 看來，AI 是一種工具，能幫助研究人員探索更多構想、更快地測試，加速科學發現，同時始終以可驗證、可重現為基礎。

如果 Chan 正與 Codex 一起測試的方法取得成功，這些新演算法最終可能讓科學家模擬黑洞周圍數萬億個粒子的運動。屆時，研究人員便能探索數十年來一直無法觸及的物理現象。