미 애리조나대 천체물리학자, 오픈AI 코덱스로 블랙홀 플라스마 시뮬레이션 난제 푼다

미국 애리조나대학교와 스튜어드 천문대 소속 천체물리학자 치콴 찬(Chi-kwan Chan)이 오픈AI의 코덱스를 활용해 블랙홀 주변 전자와 이온의 움직임을 모사하는 알고리즘을 다듬고 검증하고 있다.

블랙홀은 중력이 극도로 강해 빛조차 일정 거리 안으로 들어가면 빠져나오지 못한다. 찬과 같은 천체물리학자들은 컴퓨터 시뮬레이션과 관측으로 블랙홀을 연구하지만, 현재의 알고리즘과 연산 능력은 시뮬레이션을 얼마나 현실적으로 구현할 수 있는지를 제약한다.

찬은 2019년 블랙홀의 첫 이미지를 공개한 국제 사건지평선망원경(EHT) 협력단의 일원이다. 연구팀은 현재 M87 은하 중심부의 초대질량 블랙홀을 대상으로 첫 영상을 만들기 위한 관측을 진행 중이다. 다만 관측을 과학적 이해로 바꾸려면 막대한 데이터 처리와 대규모 연산 워크플로, 우주에서 가장 극단적인 물리를 모델링할 수 있는 시뮬레이션이 필요하다.

빛이 블랙홀을 빠져나올 수 없기 때문에 과학자들은 대신 그 주변의 사건지평선이라는 영역을 연구한다. 찬은 이를 "되돌아올 수 없는 표면"이라고 표현했다. 이 경계 바로 바깥에서 소용돌이치는 물질이 내는 빛을 관측하고 측정하고 시뮬레이션할 수 있다.

가장 큰 난관은 블랙홀 주변 플라스마를 모델링하는 일이다. 플라스마는 전기를 띤 전자와 이온으로 이뤄진 초고온 물질이다. 많은 시뮬레이션은 플라스마를 유체처럼 다뤄 잘 알려진 방정식으로 그 움직임을 모델링하는데, 전자와 이온이 끊임없이 충돌하는 밀도 높은 플라스마에서는 비교적 잘 들어맞는다.

하지만 찬과 동료들이 연구하는 초대질량 블랙홀 근처의 일부 영역은 너무 뜨겁고 희박해 입자들이 서로 거의 충돌하지 않는다. 대신 입자들은 대부분 자기력선 주위를 나선형으로 회전한다. 이 거동을 정확히 모델링하려면 수조 개의 전자와 이온이 블랙홀 주위를 빠르게 나선 운동하는 것을 일일이 추적해야 하고, 컴퓨터는 극히 작은 시간 간격으로 모든 회전을 계산해야 한다.

그 결과 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터조차 정작 과학자들이 보려는 큰 규모의 거동 대신 미세한 입자 운동을 계산하는 데 대부분의 시간을 쓴다. 찬은 "수십 년간 이것이 블랙홀 플라스마를 얼마나 현실적으로 시뮬레이션할 수 있는지를 제한해왔다"고 말했다.

찬은 새로운 수학적 기법으로 이런 한계를 우회할 수 있다고 봤다. 시뮬레이션이 입자 운동을 추적하는 방식을 수학적으로 바꿔, 컴퓨터가 더 이상 모든 미세한 나선 운동을 직접 따라가지 않게 하는 것이 기본 아이디어였다. 그는 "모든 수학적 가능성을 손으로 탐색하려면 엄청난 시간이 걸렸을 것"이라며 코덱스를 활용해 후보 알고리즘을 도출하고 알려진 해와 대조해 검증했다.

코덱스는 여러 접근법을 만들어냈고 모두가 옳지는 않았다. 찬은 "그래도 괜찮다. 대부분의 과학적 아이디어는 실패한다. 중요한 건 이 알고리즘들이 검증 가능하다는 점"이라며 "한 번 작동하는 것을 찾으면 이전에는 불가능했던 시뮬레이션을 열 수 있다"고 말했다. 그의 연구팀은 코덱스가 제안하고 구현한 수치 기법을 직접 들여다보고 시험하며 물리적으로 이해할 수 있다고 강조했다.

찬은 거대언어모델이 여전히 실수를 하고 많은 과학자가 AI 활용에 신중하지만, 과학이야말로 오늘날 AI의 가장 좋은 활용처일 수 있다고 본다. 과학적 아이디어는 엄밀하게 검증할 수 있기 때문이다. 그는 "우리는 아인슈타인이나 뛰어난 학생, AI 모델에서 나왔다는 이유로 아이디어를 받아들이지 않으며 반복된 검증을 거친 뒤에야 받아들인다"고 말했다. 그가 코덱스로 시험 중인 접근법이 성공하면 블랙홀 주위 수조 개 입자를 시뮬레이션해 수십 년간 닿지 못한 물리를 연구할 길이 열릴 수 있다.