Em um observatório centenário no Arizona, o astrofísico Chi-kwan Chan enfrenta um dos problemas mais persistentes da astrofísica computacional: simular o plasma que gira em torno de buracos negros supermassivos. Para isso, recorreu a uma ferramenta inesperada — o Codex, o ambiente de programação com IA da OpenAI.
O desafio do plasma extremo
Chan integra o Event Horizon Telescope (EHT), o consórcio internacional que produziu as duas primeiras imagens de buracos negros da história: o M87, a 55 milhões de anos-luz da Terra, e o Sagitário A*, no centro da Via Láctea. Agora, o grupo trabalha em um objetivo ainda mais ambicioso: produzir o primeiro vídeo de um buraco negro supermassivo.
O obstáculo está no plasma — a matéria superaquecida formada por elétrons e íons que orbita o horizonte de eventos. Diferente do plasma denso encontrado em outros contextos astrofísicos, perto de buracos negros supermassivos essa matéria se aquece tanto que se rarefaz. As partículas deixam de colidir entre si e passam a seguir órbitas helicoidais ao longo das linhas de campo magnético.
Reproduzir o comportamento de trilhões de elétrons e íons em movimento espiral, calculando cada volta separadamente, consome a maior parte da capacidade até dos supercomputadores mais avançados. É um gargalo computacional que, segundo Chan, persiste há décadas.
Como o Codex entra na equação
Chan suspeitava que seria possível representar o comportamento coletivo das partículas sem calcular cada órbita individual. Em vez de escrever esses algoritmos manualmente, pediu ao Codex para gerar hipóteses, rodar simulações e comparar os resultados com os modelos de referência aceitos pela comunidade científica.
A ferramenta da OpenAI produziu dezenas de variações de algoritmos. A maioria falhou — e isso não é um problema. “A maioria das ideias científicas falha. O que importa é que esses algoritmos sejam testáveis”, afirmou Chan em um comunicado da OpenAI. “Uma vez encontrado um que funcione, ele pode potencialmente viabilizar simulações que antes eram impossíveis.”
Se as abordagens validadas com o Codex forem confirmadas, elas podem abrir caminho para simulações em escala muito maior — potencialmente envolvendo trilhões de partículas — e destravar um campo de pesquisa que depende crucialmente da capacidade de modelagem computacional.
Por que isso importa
Buracos negros funcionam como laboratórios naturais para testar a teoria da relatividade geral de Einstein, que descreve a gravidade não como uma força, mas como a deformação do espaço-tempo causada por massa e energia. Simulações melhores significam testes mais rigorosos da física fundamental.
O caso também ilustra um padrão emergente no uso de IA na ciência: não se trata de substituir o pesquisador, mas de acelerar o ciclo de geração e descarte de hipóteses. O Codex não “descobre” nada sozinho — ele propõe, o cientista avalia, a matemática julga. É um acelerador do método científico, não um substituto dele.
