How an astrophysicist uses Codex to help simulate black holes｜天体物理学者が Codex を用いてブラックホールのシミュレーションを支援する方法 | AIニュース最前線

ブラックホールの周囲の重力はあまりにも極端であり、一度十分に近づけば、光さえも脱出することはできません。チー・クワン・チャンのような天体物理学者は、コンピュータシミュレーションと観測を用いてブラックホールを研究しています。しかし、現在のアルゴリズムや計算能力は、これらのシミュレーションがどれほど現実的になり得るかを制限しています。 Codex を用いることで、アリゾナ大学およびスチュワード天文台の研究者であるチャンはこの問題に取り組んでいます。 彼は、ブラックホールがアインシュタインの一般相対性理論（general theory of relativity）を検証するための最良の場所の一つであると述べています。この理論は現在、重力に対する私たちの最良の説明です：物体を引き寄せる力としてではなく、質量とエネルギーが時空の構造を歪める結果として重力が生じると説明しています。 チャンは、2019 年にブラックホールの最初の画像を発表した国際的なイベント・ホライズン・テレスコープ（Event Horizon Telescope: EHT）コラボレーションの一員です。このチームは現在、M87 銀河の中心にある超大質量ブラックホールに焦点を当てて観測データを収集し、その初の動画作成に取り組んでいます。 しかし、観測から科学的理解へと転換するには、膨大な量のデータ処理、大規模な計算ワークフロー、そして宇宙で最も極端な物理現象の一部をモデル化できるシミュレーションが必要です。 光がブラックホールから逃げられないため、科学者たちはその周囲にある事象の地平面と呼ばれる領域を研究しています。これは物質が脱出できない境界線です。「それは二度と戻れない表面です」とチャンは言います。この境界線のすぐ外側で渦巻く物質は光を発しており、天体物理学者はそれを観測し、測定し、シミュレーションすることができます。 EHT が 2019 年に公開した画像には、事象の地平面付近の輝くプラズマの中に埋め込まれたブラックホールの影が映っていました。チャンはこのチームが観測結果を解釈するために使用したシミュレーションおよび計算ツールの開発に貢献しました。それ以来、チームは静止画から動画へと移行する中で、チャンと彼の同僚たちは引き続き機器や観測能力の向上に取り組んでいます。 銀河系中心部のブラックホール周囲のプラズマの動きを示すスーパーコンピュータによるシミュレーションで生成された短いビデオ。 **クレジット:** EHT Theory Working Group / CK Chan **渦を巻く問題への対応** チャンと彼のチームにとって最大の障壁の一つは、ブラックホールの周囲のプラズマをモデル化することです。プラズマは電気的に帯電した電子とイオンから構成される超高温の物質です。 多くのシミュレーションでは、科学者たちはプラズマを流体のように扱い、よく知られた方程式を用いてブラックホール周囲でのその動きをモデル化しています。これは電子とイオンが互いに絶えず衝突する高密度のプラズマにおいては、比較的うまく機能します。 しかし、チャン氏と彼の同僚たちが研究している超大質量ブラックホールの近くでは、一部の領域はあまりにも高温かつ希薄になり、粒子が互いに遭遇することはほとんどなくなります。「実際には、それらは互いに衝突しません」と彼は言います。代わりに、粒子は主に磁場線に沿って螺旋を描きます。 この振る舞いを正しくモデル化するためには、研究者たちはブラックホールの周りを急速にコルクスクリュー状に回転する兆兆個の電子とイオンを追跡する必要があります。標準的なシミュレーションでは、すべての微小な回転を計算する必要があり、コンピュータは極めて小さな時間ステップをとらなければなりません。 その結果、世界で最も高速なスーパーコンピュータでも、時間の大部分をこれらの微細な粒子運動の計算に費やし、実際には科学者が研究したいより大きな振る舞いのシミュレーションを行えないことになります。 「何十年もの間、これがブラックホールプラズマをどれほど現実的にシミュレートできるかを制限してきました」とチャン氏は言います。 **AI を用いてより優れたデジタルツインを構築する** チャン氏は、新しい数学的手法がこれらのいくつかの制限を回避するのに役立つ可能性があると推測していました。基本的な考え方は、コンピュータがすべての微小な螺旋を直接追跡する必要がなくなるように、シミュレーションが粒子運動を追跡する方法を数学的に変更することです。 「しかし、手作業ですべての数学的な可能性を探求するには膨大な時間がかかっただろう」とチャン氏は言います。そこで彼は、候補となるアルゴリズムの導出と既知の解との比較テストを支援するために Codex を活用しました。 Codex は多くの潜在的なアプローチを生成しましたが、すべてが正しいわけではありません。"それでも構いません」とチャンは言います。「科学のアイデアのほとんどは失敗します。重要なのは、これらのアルゴリズムが検証可能であることです。一つでも機能するものが見つかれば、以前は不可能だったシミュレーションの可能性が開かれるかもしれません。 一部の AI システムは、結論に至るまでの手順を示さずに結果を返すことがあります。しかし、チャンのグループは Codex を用いて、物理的に検査・テスト・理解できる数値スキームを提案し実装しています。 大規模言語モデルはまだ誤りを犯すことがあり、多くの科学者は研究における AI の利用に慎重な姿勢を保っています。しかし、チャンは科学こそが今日の AI システムにとって最も優れた用途の一つであると考えています。その理由はまさに、科学のアイデアが厳密に検証可能だからです。 "私たちは、それがアインシュタインから来たものでも、優秀な学生のものでも、AI モデルからのものでも、それだけで受け入れません」と彼は言います。「反復的なテストを経て初めて受け入れるのです。」 チャンは AI を、研究者がより多くのアイデアを探求し、より迅速に検証し、発見を加速させるためのツールとして捉えています。ただし、その基盤には常に検証可能性と再現性が保たれています。 もしチャンが Codex で検証しているアプローチが成功すれば、新しいアルゴリズムによって最終的に科学者がブラックホールの周囲で数兆個の粒子をシミュレーションできるようになる可能性があります。これにより、数十年にわたり手が届かなかった物理学の研究が可能になります。

天体物理学者が Codex を用いてブラックホールのシミュレーションを支援する方法

背景や根拠まで確認しますか？

関連記事

背景や根拠まで確認しますか？

関連記事

ニュースの次に確認する