Um astrofísico no Arizona enfrenta um desafio que tem perdurado por décadas: simular o plasma que orbita buracos negros. Chi-kwan Chan, da Universidade do Arizona, recorreu ao Codex, uma ferramenta de programação por inteligência artificial da OpenAI, para abordar essa complexa tarefa.
Chan é membro do Event Horizon Telescope (EHT), um consórcio que une telescópios, universidades e centros de pesquisa ao redor do mundo, responsável pela produção das duas primeiras imagens de buracos negros. As imagens retratam o buraco negro M87, localizado a 55 milhões de anos-luz da Terra, e o Sagitário A, que se encontra no centro da Via Láctea.
Buracos negros são considerados laboratórios naturais que permitem testar a teoria da relatividade geral de Albert Einstein. Essa teoria propõe que a gravidade não é uma força que atrai objetos, mas sim o resultado da deformação do espaço-tempo causada pela presença de massa e energia. O EHT está atualmente trabalhando na produção do primeiro vídeo de um buraco negro supermassivo, com foco no objeto no centro da galáxia Messier 87.
Para transformar observações em conhecimento científico, é necessário modelar simultaneamente plasma, gravidade, relatividade e partículas individuais, um desafio considerável. O plasma, que é a matéria superaquecida composta por elétrons e íons eletricamente carregados, que envolve os buracos negros, é notoriamente difícil de simular com precisão, mesmo para supercomputadores avançados.
Devido à intensa gravidade dos buracos negros, o espaço-tempo se deforma de tal forma que cria uma região de onde nem mesmo a luz consegue escapar, conhecida como horizonte de eventos. Assim, os cientistas conseguem explorar apenas a área ao redor desse horizonte, onde o material em órbita ainda emite luz observável.
A equipe de Chan desenvolveu ferramentas de simulação que ajudam a interpretar observações anteriores, como as feitas em 2019, que mostraram a sombra de um buraco negro rodeada por plasma. No entanto, o grande desafio reside em modelar o movimento de elétrons e íons neste ambiente extremo. Chan observa que, embora o plasma seja tratado como um fluido denso, sua temperatura elevada causa uma rarefação, fazendo com que as partículas deixem de colidir entre si e sigam órbitas helicoidais ao longo de linhas de campo magnético.
Simular o comportamento de trilhões de elétrons e íons em movimento espiral exige que os supercomputadores utilizem intervalos de tempo muito pequenos, consumindo grande parte da capacidade de processamento disponível. Chan acredita que é possível representar o comportamento coletivo das partículas sem calcular cada órbita individualmente.
Para isso, ele solicitou ao Codex que criasse novos algoritmos, executasse simulações e comparasse os resultados com modelos aceitos pela comunidade científica. Embora nem todas as variações de algoritmos geradas tenham se mostrado corretas, Chan considera isso parte do processo científico. Ele afirma: “A maioria das ideias científicas falha. O que importa é que esses algoritmos sejam testáveis. Uma vez encontrado um que funcione, ele pode potencialmente viabilizar simulações que antes eram impossíveis.”
Se as abordagens testadas com o Codex forem validadas, elas poderão permitir simulações em escala muito maior, envolvendo trilhões de partículas, e ajudar a superar um gargalo computacional que persiste há décadas.
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