OpenAIは2026年6月10日(現地時間)、天体物理学者のチーカン・チャン (Chi-kwan Chan) 氏がブラックホールのシミュレーション研究にCodexを活用していることを発表した。アリゾナ大学 (University of Arizona) およびスチュワード天文台 (Steward Observatory) の研究者であるチャン氏は、電子やイオンがブラックホール周辺を移動する様子をシミュレートするアルゴリズムの改良とテストにCodexを用いている。
チャン氏の研究は、極限的な重力環境であるブラックホール周辺におけるアインシュタインの一般相対性理論の検証に焦点を当てている。チャン氏は、2019年に史上初のブラックホール画像を公開した国際的なイベント・ホライズン・テレスコープ (EHT) コラボレーションの一員でもある。現在、チームはM87銀河中心の超大質量ブラックホールに関する観測データを収集し、初の動画作成を目指している。
しかし、現在のアルゴリズムと計算能力では、ブラックホール周辺のプラズマ（超高温の荷電粒子）の挙動を正確にモデル化することに限界がある。特に、超大質量ブラックホールの周辺では、粒子同士が衝突することが稀なため、多数の電子やイオンが磁場に沿って螺旋状に移動する様子を精密に追跡する必要があり、膨大な計算時間を要する課題がある。この制約が、これまでブラックホールプラズマのシミュレーションの現実性を限定してきたとチャン氏は述べている。
チャン氏は、これらの制約を克服するために新しい数学的手法が有効であると推測し、Codexを利用して候補となるアルゴリズムを導出し、既知の解と照合してテストを進めている。Codexは多数のアプローチを生成し、その全てが正しいわけではないが、科学的なアイデアは検証可能であることが重要であるとチャン氏は指摘する。
Codexは、研究者が検査・テスト・物理的理解が可能な数値スキームを提案・実装するために使われている。チャン氏は、科学的なアイデアは厳密なテストによってのみ受け入れられるため、検証と再現可能性に根ざすことで、AIシステムが研究者のアイデア探索を加速し、発見を促進するツールとなり得るとの見方を示している。
参考: OpenAI Blog — 2026年6月11日 09:00 (JST)
原文ハイライト"“It’s a surface of no return,” said Chan."