Chi-kwan Chan usa Codex para simular el comportamiento de los agujeros negros

El astrofísico Chi-kwan Chan, de la Universidad de Arizona, usó el modelo de lenguaje Codex de OpenAI para desarrollar nuevas simulaciones informáticas de agujeros negros. Este enfoque le permitió escribir más rápido código científico complejo y crear herramientas potentes para estudiar fenómenos extremos del Universo.

Cuando el código clásico no basta

Modelar agujeros negros es una de las tareas más difíciles de la astrofísica actual. Los cálculos implican resolver enormes sistemas de ecuaciones de la relatividad general de Einstein, procesar volúmenes gigantescos de datos y optimizarlos para supercomputadores. Los científicos suelen escribir en Fortran, C++ o Python, y combinan un conocimiento profundo de física con destreza en programación, una mezcla rara y valiosa.

Chan y sus colegas llevan años con el mismo problema: cada algoritmo nuevo exigía semanas de depuración y optimización. El código tenía que ser no solo físicamente correcto, sino también lo más eficiente posible al ejecutarse en supercomputadores. Eso obligaba a reescribir una y otra vez los mismos tipos de funciones, a costa de un tiempo de investigación muy valioso.

Codex como asistente inteligente del físico

Codex es un modelo de lenguaje de gran tamaño entrenado con una enorme cantidad de código de GitHub. Su rasgo principal es que entiende el contexto de una tarea no solo desde el punto de vista técnico, sino también físico. Cuando Chan describía en un comentario del código que había que resolver una ecuación diferencial concreta para la métrica de Kerr (la descripción matemática de un agujero negro en rotación), Codex generaba los bloques de código correspondientes y ahorraba horas de escritura y depuración manuales.

Lo que se le abrió a Chan:

• Prototipado rápido de algoritmos numéricos a partir de una descripción física en lenguaje natural
• Generación de código optimizado sin tener que recordar todos los detalles de sintaxis ni las funciones de las bibliotecas
• Depuración más ágil gracias a las sugerencias de Codex cuando aparecen errores de tipos y de lógica
• Posibilidad de centrarse en la física y la ciencia, y no en los detalles técnicos de la programación

Para qué sirven estas simulaciones

Los modelos informáticos de agujeros negros no son solo bonitas visualizaciones de divulgación. Son críticos para la investigación fundamental. Con estas simulaciones, los científicos pueden poner a prueba las predicciones de la relatividad general en las condiciones más extremas, donde la gravedad es tan intensa que curva el propio tejido del tiempo y el espacio.

Sirven para desarrollar métodos de procesamiento de datos de las observaciones del Event Horizon Telescope, un instrumento único que fotografió por primera vez en la historia un agujero negro, el del centro de la galaxia M87. También sirven para modelar colisiones de agujeros negros y la emisión de ondas gravitacionales, que detectan observatorios terrestres como LIGO.

«La inteligencia artificial nos permite centrarnos en las cuestiones

fundamentales de la ciencia en lugar de pasar meses depurando código».

Qué significa esto para la ciencia

Herramientas como Codex se están volviendo parte integral del instrumental del astrofísico moderno. La IA acelera no solo la escritura de código, sino todo el ciclo de investigación, desde la hipótesis inicial hasta la prueba con datos reales. Esto puede traducirse en un progreso más rápido en física fundamental, nuevos descubrimientos sobre la estructura de los agujeros negros y la verificación de teorías de la gravedad que parecían imposibles de confirmar experimentalmente.