天体物理学者はコーデックスを使用してブラック ホール シミュレーションを支援: AI が科学的発見の新しいパラダイムを加速

Event Horizo​​n Telescope コラボレーションのメンバーである天体物理学者 Chi-kwan Chan は、OpenAI Codex を使用して、ブラック ホールの周囲のプラズマをシミュレートするための新しいアルゴリズムを導出し、テストしました。このコラボレーションは、理論科学と天体物理学の発見を加速する AI プログラミング ツールの新しいパラダイムを実証します。

ブラックホールの周囲のプラズマの挙動は非常に複雑で、従来は手作業でのコーディングとデバッグに数週間、場合によっては数か月を要しました。 Codex を使用することで、チャン氏はアルゴリズムの開発とテストのサイクル時間をわずか数日まで短縮することができました。 Codex はコードを生成するだけでなく、科学者がさまざまな数学的導出パスや数値手法を探索するのにも役立ちます。

この事例は OpenAI の「Codex Accelerated Scientific Discovery」シリーズの一部であり、Codex はこれまでに気候モデリング、タンパク質のフォールディング、量子化学などの分野で使用されてきました。 OpenAIは、コーデックスの継続的な改善により、科学者は実装のプログラミングではなく科学的問題そのものに集中できるようになったと述べた。

科学技術コンピューティングにおける Codex の使用は、過小評価されている成長分野です。従来の「AI がコードを書く」という物語とは異なり、Codex は、ブラック ホール シミュレーションなどの最先端の科学シナリオにおいて「計算的思考アクセラレーター」の役割を果たします。これにより、科学者はより多くの仮説をより短時間で検証できるようになります。これは、国内の科学研究分野におけるAIツールの推進に影響を及ぼします。