Astrophysiker nutzen Codex zur Unterstützung von Schwarzlochsimulationen: KI beschleunigt neues Paradigma wissenschaftlicher Entdeckungen

Der Astrophysiker Chi-kwan Chan, Mitglied der Event Horizon Telescope-Kollaboration, nutzte OpenAI Codex, um neue Algorithmen zur Simulation von Plasma um Schwarze Löcher abzuleiten und zu testen. Diese Zusammenarbeit demonstriert ein neues Paradigma für KI-Programmierwerkzeuge zur Beschleunigung von Entdeckungen in der theoretischen Wissenschaft und Astrophysik.

Das Verhalten von Plasma um Schwarze Löcher herum ist äußerst komplex und erfordert traditionell wochen- oder sogar monatelange manuelle Programmierung und Fehlerbehebung. Mithilfe von Codex konnte Chan die Zykluszeit für die Entwicklung und das Testen von Algorithmen auf nur wenige Tage reduzieren. Codex generiert nicht nur Code, sondern unterstützt Wissenschaftler auch bei der Erforschung verschiedener mathematischer Ableitungspfade und numerischer Methoden.

Dieser Fall ist Teil der „Codex Accelerating Scientific Discovery“-Reihe von OpenAI und Codex wurde bereits in Bereichen wie Klimamodellierung, Proteinfaltung und Quantenchemie eingesetzt. OpenAI sagte, dass kontinuierliche Verbesserungen des Codex es Wissenschaftlern ermöglichen, sich mehr auf die wissenschaftlichen Probleme selbst zu konzentrieren als auf Programmierimplementierungen.

Der Einsatz von Codex im wissenschaftlichen Rechnen ist ein unterschätzter Wachstumsbereich. Im Gegensatz zum traditionellen Narrativ „KI schreibt Code“ spielt Codex in hochmodernen wissenschaftlichen Szenarien wie Simulationen von Schwarzen Löchern die Rolle eines „Beschleunigers für rechnergestütztes Denken“ – es ermöglicht Wissenschaftlern, mehr Hypothesen in kürzerer Zeit zu überprüfen. Dies hat Auswirkungen auf die Förderung von KI-Tools im heimischen wissenschaftlichen Forschungsbereich.