A OpenAI publicou, em 11 de junho de 2026, um relato detalhando como o astrofísico Chi-kwan Chan, da Universidade do Arizona e do Event Horizon Telescope (EHT), tem usado o modelo Codex para acelerar o desenvolvimento de algoritmos que simulam o comportamento de partículas em torno de buracos negros.
O desafio de simular buracos negros
Buracos negros são ambientes extremos, onde a gravidade impede até mesmo a luz de escapar. Para compreender esses objetos, astrofísicos recorrem a simulações computacionais e grandes volumes de dados observacionais. O EHT ficou conhecido mundialmente ao divulgar, em 2019, a primeira imagem de um buraco negro — resultado de uma colaboração internacional que segue agora para a produção do primeiro vídeo desse fenômeno.
Simular o plasma — matéria composta por elétrons e íons altamente energizados — ao redor de buracos negros é um dos maiores obstáculos. Em regiões próximas ao horizonte de eventos, as partículas se tornam tão quentes e dispersas que quase não colidem entre si, passando a girar em torno das linhas dos campos magnéticos. Simular cada movimento dessas partículas exige cálculos com passos de tempo minúsculos, o que consome recursos até mesmo dos supercomputadores mais avançados, limitando o realismo das simulações.
Codex como ferramenta científica
Diante dessas limitações, Chan buscou novas abordagens matemáticas para simplificar o acompanhamento das partículas, sem a necessidade de calcular cada espiral individualmente. Em vez de explorar manualmente todas as alternativas — um processo demorado —, o pesquisador recorreu ao Codex da OpenAI para gerar e testar algoritmos candidatos.
O modelo propôs diversas soluções, nem todas corretas, mas a possibilidade de inspeção e validação dos resultados permitiu que Chan e sua equipe acelerassem a triagem de métodos promissores. Segundo Chan, o valor da IA está em ampliar o leque de hipóteses testáveis, mantendo o rigor científico: ideias são aceitas apenas após verificação repetida.
Impacto e limitações
Se as abordagens sugeridas por Codex se mostrarem eficazes, será possível simular trilhões de partículas ao redor de buracos negros — um salto que pode abrir novas fronteiras para o estudo da física extrema do universo. Ainda assim, o uso de IA em pesquisa demanda cautela: modelos de linguagem cometem erros e, por isso, a validação humana permanece indispensável.
O caso exemplifica o papel crescente da IA como ferramenta de aceleração científica, especialmente em áreas onde experimentação prática é impossível e a simulação computacional é o único caminho para testar teorias.
Por que importa
O uso do Codex em astrofísica mostra que modelos de linguagem podem contribuir para pesquisa de ponta, indo além de aplicações comerciais. Para pesquisadores brasileiros, a experiência de Chan serve como referência de como integrar IA em workflows científicos, usando-a como geradora de hipóteses e aceleradora de testes — sempre com validação rigorosa. O caso reforça a tendência de IA colaborativa, em que humanos e modelos trabalham juntos para expandir as fronteiras do conhecimento.
Fonte: OpenAI