천체 물리학자들은 Codex를 사용하여 블랙홀 시뮬레이션을 지원합니다. AI는 과학적 발견의 새로운 패러다임을 가속화합니다.

Event Horizon Telescope 공동 작업의 회원인 천체물리학자 Chi-kwan Chan은 OpenAI Codex를 사용하여 블랙홀 주변의 플라즈마를 시뮬레이션하기 위한 새로운 알고리즘을 도출하고 테스트했습니다. 이번 협업은 이론 과학 및 천체 물리학 분야의 발견을 가속화하기 위한 AI 프로그래밍 도구의 새로운 패러다임을 보여줍니다.

블랙홀 주변의 플라즈마 동작은 매우 복잡하며 전통적으로 몇 주 또는 몇 달 동안 직접 코딩하고 디버깅해야 했습니다. Codex를 사용하여 Chan은 알고리즘 개발 및 테스트 주기를 단 며칠로 단축할 수 있었습니다. Codex는 코드를 생성할 뿐만 아니라 과학자들이 다양한 수학적 파생 경로와 수치 방법을 탐색하는 데 도움을 줍니다.

이번 사례는 OpenAI의 '과학발견을 가속화하는 Codex' 시리즈의 일부로, Codex는 이전에 기후 모델링, 단백질 접힘, 양자화학 등의 분야에서 활용된 바 있다. OpenAI는 Codex의 지속적인 개선을 통해 과학자들이 프로그래밍 구현보다는 과학적 문제 자체에 더 집중할 수 있게 되었다고 말했습니다.

과학 컴퓨팅에서 Codex의 사용은 과소평가된 성장 영역입니다. Codex는 기존의 "AI 작성 코드" 내러티브와 달리 블랙홀 시뮬레이션과 같은 최첨단 과학 시나리오에서 "컴퓨팅 사고 가속기" 역할을 수행합니다. 이를 통해 과학자들은 더 짧은 시간에 더 많은 가설을 검증할 수 있습니다. 이는 국내 과학연구 분야에서 AI 도구 활성화에 시사점을 준다.