Un astrofísico usa Codex de OpenAI para simular agujeros negros
Chi-kwan Chan utiliza el modelo de código de OpenAI para automatizar parte de las simulaciones que ayudan a estudiar física extrema y poner a prueba la teoría de la relatividad de Einstein.
Chi-kwan Chan, astrofísico de la Universidad de Arizona, utiliza Codex (el modelo de OpenAI que genera código de programación a partir de instrucciones en lenguaje natural) para escribir y corregir automáticamente partes del código que simula agujeros negros, acelerando así el estudio de condiciones de gravedad extrema y la validación de la relatividad general.
Chi-kwan Chan, astrofísico de la Universidad de Arizona, ha encontrado en Codex (el modelo de inteligencia artificial de OpenAI especializado en generar código de programación a partir de instrucciones en lenguaje natural) un aliado para construir simulaciones complejas de agujeros negros. Según informó OpenAI, Chan usa esta herramienta para escribir y corregir código que modela condiciones físicas extremas, aquellas donde la gravedad es tan intensa que deforma el espacio y el tiempo.
Las simulaciones de agujeros negros requieren resolver ecuaciones de la relatividad general (la teoría de Einstein que describe cómo la masa curva el espacio-tiempo) en ordenadores potentes, un proceso que suele implicar miles de líneas de código y semanas de cálculo. Chan utiliza Codex para acelerar tareas repetitivas: desde generar fragmentos de código que implementan ecuaciones hasta detectar errores en scripts ya escritos, lo que le permite centrarse en el diseño de los experimentos en lugar de pelear con la sintaxis.
El trabajo de Chan forma parte del Event Horizon Telescope (el proyecto internacional que en 2019 logró la primera imagen de un agujero negro, en la galaxia M87), donde las simulaciones son clave para interpretar los datos observacionales. Al comparar las imágenes reales con miles de simulaciones distintas, los científicos pueden inferir propiedades del agujero negro como su masa, rotación o el comportamiento del gas que lo rodea.
OpenAI lanzó Codex en 2021 como una versión especializada de GPT-3 (un modelo de lenguaje entrenado con miles de millones de palabras) enfocada en código. Aunque la empresa retiró la API pública de Codex en 2023, la tecnología subyacente sigue presente en GitHub Copilot (un asistente de programación que sugiere código mientras escribes) y en los modelos más recientes de la familia GPT, que también pueden generar y explicar código.
El caso de Chan ilustra cómo los modelos de IA generativa están llegando a la investigación científica no como sustitutos del conocimiento experto, sino como herramientas que automatizan pasos intermedios y permiten a los investigadores explorar más hipótesis en menos tiempo. En disciplinas donde el código es inseparable del método científico, esta aceleración puede traducirse en avances más rápidos en problemas que requieren probar miles de escenarios distintos.
