概要

重力が極端に強いブラックホールの周辺では、光さえも脱出できなくなる。Chi-kwan Chan（アリゾナ大学／Steward Observatory）のような天体物理学者は、観測とコンピュータシミュレーションを用いてブラックホールを研究しているが、現行のアルゴリズムと計算資源の制約により、シミュレーションの現実性には限界がある。Chanは Codex を用いて、この問題に取り組んでいる。

ブラックホールと重力のテストベッド

ブラックホールはアインシュタインの一般相対性理論を検証するうえで格好の対象だ。一般相対性理論では、重力は物体を引き付ける力ではなく、質量やエネルギーが時空の構造を曲げることによって生じると説明される。Chan は国際的な Event Horizon Telescope（EHT）コラボレーションの一員で、2019年に最初のブラックホール画像を発表したチームに参加している。チームは現在、M87銀河中心の超大質量ブラックホールを中心に観測を続け、最初の動画生成を目指している。

観測データを科学的理解に変換するには、膨大なデータ処理、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をモデル化できるシミュレーションが必要になる。

事象の地平線と周辺領域の観測

光がブラックホール本体からは脱出できないため、研究者は事象の地平線（event horizon）周辺の領域を観測している。事象の地平線は「戻れない境界」であり、そのすぐ外側を回る物質が放つ光を観測・測定・シミュレートすることで物理を調べる。EHTが公開した2019年の画像は、事象の地平線付近で輝くプラズマに埋め込まれたブラックホールの影を示していた。Chan はその観測の解釈に使われたシミュレーションと計算ツールの開発に貢献した。

短いビデオ：スーパーコンピュータによるシミュレーションが示す天の川銀河中心のブラックホール周辺のプラズマの動き。Credit: EHT Theory Working Group / CK Chan

らせん状の問題に対処する

Chan とチームが直面する最大の障害のひとつは、ブラックホール周辺のプラズマのモデリングだ。プラズマは電荷を帯びた電子とイオンからなる高温の物質で、多くのシミュレーションではプラズマを流体（流体近似）として単純化し、よく知られた方程式でその運動をモデル化する。これは電子とイオンが頻繁に衝突する高密度領域では比較的うまく機能する。

しかし、Chan たちが研究する超大質量ブラックホールの周辺では、一部の領域が非常に高温かつ希薄になり、粒子同士の衝突がほとんど起こらなくなる。「彼らは互いにほとんど衝突しない」と Chan は述べる。代わりに、粒子は主に磁力線の周りをらせん状に回転する。これを正しくモデル化するには、電子とイオンの兆単位（trillions）に及ぶ粒子一つ一つがブラックホールの周りを高速でらせん運動する様子を追う必要がある。

従来のシミュレーションでは、これらの微小な回転をすべて計算しなければならず、そのために極めて小さなタイムステップを取らざるを得ない。結果として、世界最速クラスのスーパーコンピュータであっても、研究者が本当に解析したい大域的な振る舞いの代わりに、微小な粒子運動の計算に多くの時間を費やしてしまう。Chan は「数十年にわたり、これがブラックホールのプラズマを現実的にシミュレートする際の制約だった」と述べている。

AIを用いたデジタルツイン改良のアプローチ

Chan は、新しい数学的手法がこれらの制約を回避するのに役立つと考えた。基本的な考えは、数学的に粒子の追跡方法を変換し、コンピュータがすべての微小ならせんを逐一追わなくても済むようにすることだった。しかし、手作業であらゆる数学的可能性を探索するには膨大な時間がかかる。

そこで Chan は Codex を使って候補となるアルゴリズムを導出し、既知の解と比較してテストするようにした。Codex は多くの潜在的アプローチを生成したが、それらが全て正しいわけではなかった。

「それでいいのです」と Chan は言う。「ほとんどの科学的アイデアは失敗します。重要なのは、これらのアルゴリズムがテスト可能であることです。うまく動作するものを見つければ、これまで不可能だったシミュレーションの扉を開く可能性があります。」

一部のAIシステムは結論だけを返し、そこに至る過程を示さないことがあるが、Chan のグループは Codex を用いて数値スキームを提案・実装し、それらを目で検査し、テストし、物理的に理解できる形で扱っている。

検証と再現性の重要性

大型言語モデルは依然として誤りを犯すため、多くの科学者は研究にAIを使うことに慎重だ。しかし Chan は、科学は厳密に検証可能であるため、今日のAIシステムの最良の用途の一つになり得ると考えている。彼の言葉を借りれば：

「私たちはアイデアを、‘アインシュタインだから’、あるいは‘優秀な学生だから’、または‘AIモデルだから’といった理由で受け入れるわけではありません。繰り返しのテストの後にのみ受け入れます。」

Chan は、AIをツールとして用いることで研究者がより多くのアイデアを探索し、より速くテストし、検証と再現性を保ちながら発見を加速できると見ている。

期待される成果

もし Chan が Codex と共にテストしているアプローチが成功すれば、新しいアルゴリズムは最終的にブラックホール周辺での兆単位の粒子をシミュレートできるようになる可能性がある。これにより、何十年も手の届かなかった物理現象を研究できるようになり、ブラックホール科学の理解が一段と進むことが期待される。

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2026 年 Author: OpenAI