# Космос без программиста: физик переложил на ИИ скучную работу, и симуляция чёрных дыр пошла быстрее - Site: VeraPoint News - Section: Новости - Date: 2026-06-12 - Canonical: https://verapointmedia.com/news/how-an-astrophysicist-uses-codex-to-help-simulate-black-holes/ - Markdown: https://verapointmedia.com/news/how-an-astrophysicist-uses-codex-to-help-simulate-black-holes.md - Summary: Учёный поручил OpenAI Codex писать и править код для моделирования чёрных дыр. Экономия времени огромна, но что насчёт точности? - Tags: #codex #openai #наука #астрофизика #python #автоматизация - Image: https://verapointmedia.com/static/content-assets/news/how-an-astrophysicist-uses-codex-to-help-simulate-black-holes/cover.webp ## Sources - https://openai.com/index/using-codex-to-simulate-black-holes - https://news.google.com/rss/articles/CBMibkFVX3lxTE1lSUJJNnJSc0RZbFhLMG1heEd5R05PVDBsOUhRNjQ4TWRiWTV1dlFZVlZzN3FCcmFNQnhJUVA5UlFfcWVSeEd3WjBFcDhFckdmQVJESmZsXzdVa2VzOUFTZjVRVjZDcHdfN0dRY3ZR?oc=5 - https://news.google.com/rss/articles/CBMinAFBVV95cUxPaXVKUnZPZTU5MnoyR09qdldEQ1lJOXhITk9EampRS09iYzlTdzNnaFR3V2pQN0ZJN2UzazdmZWY4Ym1ESGFyVFYzRmR3Uml5OVNaWVFYRy1WWjgwZ01IRW5pdUZyb1R5UmNrOXVuVXFMYzFVdC1sTW5udzhLaGFYMC1yMTg1NU1PaS1DTDJiSWZUcXo3OXJoSkI4SGQ?oc=5 - https://news.google.com/rss/articles/CBMiSkFVX3lxTFBlSWhmejBzaVVKUXVvTmYzRDJ6TFpaSnE0YW1rNTVuZXlRb09qdTdOOGMwblFLS1NOQnlPMElFOUxsdkY3cUppQnR3?oc=5 --- Представьте: вы астрофизик, который хочет понять, как вещество падает в чёрную дыру. Но половину рабочего дня вы не про уравнения Эйнштейна думаете, а копаетесь в настройках вычислительного модуля на Python. Знакомая боль для любого учёного, который работает с численными моделями. И вот появляется инструмент, которому можно сказать: «Напиши кусок кода, который рассчитает плотность плазмы вот здесь». И он пишет. А потом вы просите его переписать этот кусок под другую геометрию — и он переписывает за секунды, а не за час возни с библиотеками. Эта история происходит прямо сейчас, и она может изменить то, как работает теоретическая физика. ## Симуляции, которые съедают жизнь Давайте на секунду заземлимся. Codex — это модель от OpenAI, которая специализируется на генерации программного кода с естественного языка. Грубо говоря, вы описываете задачу словами, а система выдаёт готовый скрипт. Не просто простенький «Hello, world», а осмысленный код, который можно запускать в научных расчётах. Именно так поступил астрофизик из недавней публикации на сайте OpenAI: он взял Codex и приспособил его для симуляции поведения плазмы в окрестностях чёрной дыры. Не абстрактно «помогло», а конкретно: он использовал модель, чтобы генерировать, адаптировать и отлаживать Python-код, который раньше писался вручную неделями. И да, это не рекламная сказка. Это живой кейс, описанный самим учёным. ## Где здесь рычаг: кто теперь быстрее Статус в науке — странная штука. Когда говорят «настоящий физик считает сам», за этим часто стоит суровая реальность: тебя оценивают по публикациям, а если ты сидишь в коде три месяца, статью ты выдашь поздно. Codex здесь работает как ускоритель публикационного цикла. Учёный не становится круче как программист. Он становится быстрее как исследователь. Быстрее проверяет гипотезы, меньше застревает в реализации, быстрее видит результат. И вот это уже заставляет задуматься: а не изменит ли это саму структуру научного успеха? Раньше вычислительный эксперимент требовал и физической интуиции, и программистского мастерства — теперь второе можно частично переложить на AI. ## Что именно делает Codex в этом эксперименте Не будем плавать в метафорах. Вот суть из первоисточника: Учёный задаёт команду на простом английском, вроде «рассчитай магнитное поле в этом регионе, используя метод конечных разностей»; Codex генерирует код на Python, который делает именно это; Если результат не нравится, можно попросить поправить: изменить шаг сетки, заменить библиотеку, добавить параллелизацию; Модель «понимает» контекст научной задачи не идеально, но достаточно, чтобы заменить 80% рутинных действий, которые раньше требовали постоянного лезания в документацию и Stack Overflow. Проще говоря, это не робот-теоретик, а очень толковый ассистент без права решающего голоса. ## А как с ошибками, вы же понимаете Вот тут я, честно, замерла. Codex, как и любая генеративная модель, выдаёт код с определённой вероятностью ошибки. В бизнес-приложениях это часто нормально: не так отработал — перезапросил. Но в научной симуляции, где цена ошибки — искажённые физические выводы, ставки выше. В исходном материале учёный сам признаёт: код от Codex надо проверять. Он не заменяет понимание физики, он заменяет механическое написание кода. Но риск остаётся: а что если неочевидная ошибка в сгенерированном куске останется незамеченной и попадёт в итоговую публикацию? Это не страх перед будущим. Это вопрос воспроизводимости науки. ## Ограничение, о котором не кричат Тут надо честно сказать: у этого подхода есть потолок. Codex не понимает физику. Он понимает статистические паттерны в коде, который видел при обучении. Если задача уходит в сторону нестандартной математики или экзотических методов — модель начинает галлюцинировать. И в астрофизике, где как раз много нестандартного, это может стать проблемой. Кроме того, использование AI-генерации кода усложняет рецензирование. Как проверить, что алгоритм не привнёс артефакт, который физически некорректен, если код создавался не человеком, а моделью? Пока это открытый вопрос. ## Практический слой: кому это пригодится прямо сейчас Если вы — исследователь, аспирант или научный разработчик, который много времени проводит в Python, вот короткий практический вывод из этой истории: Codex можно использовать как «первый черновик» для вычислительных блоков, не дожидаясь идеала. Написали запрос, получили код, тут же проверили на маленьком тестовом примере, поправили руками. Выигрыш по времени — в разы. Второе: инструмент полезен, когда вы заходите в смежную область. Вам надо быстро написать код под задачу, которую вы понимаете на уровне физики, но не на уровне реализации — Codex закроет этот разрыв. Но ключевое слово здесь — «проверили». Без этого — не наука, а лотерея. ## Инженеры Nextdoor уже так работают Любопытно, что похожий подход, только в инженерии, используют в Nextdoor. Там Codex помогает разработчикам быстрее писать код для новых фич, и, судя по другому кейсу от OpenAI, результат похож: резкое сокращение времени на boilerplate-код и больше времени на архитектурные решения. Это косвенно подтверждает, что тренд не единичный. AI-ассистент становится нормой для тех, кто пишет код, но не хочет быть рабом рутины. Астрофизик, инженер социальной сети — вроде бы разные миры. А инструмент один и тот же. Интересно, сколько ещё областей, где привычка всё считать и писать вручную держится просто потому, что иначе — «не по-настоящему». ## Материалы - [OpenAI News] How an astrophysicist uses Codex to help simulate black holes: https://openai.com/index/using-codex-to-simulate-black-holes - [news.google.com] supporting context: https://news.google.com/rss/articles/CBMibkFVX3lxTE1lSUJJNnJSc0RZbFhLMG1heEd5R05PVDBsOUhRNjQ4TWRiWTV1dlFZVlZzN3FCcmFNQnhJUVA5UlFfcWVSeEd3WjBFcDhFckdmQVJESmZsXzdVa2VzOUFTZjVRVjZDcHdfN0dRY3ZR?oc=5 - [news.google.com] supporting context: https://news.google.com/rss/articles/CBMinAFBVV95cUxPaXVKUnZPZTU5MnoyR09qdldEQ1lJOXhITk9EampRS09iYzlTdzNnaFR3V2pQN0ZJN2UzazdmZWY4Ym1ESGFyVFYzRmR3Uml5OVNaWVFYRy1WWjgwZ01IRW5pdUZyb1R5UmNrOXVuVXFMYzFVdC1sTW5udzhLaGFYMC1yMTg1NU1PaS1DTDJiSWZUcXo3OXJoSkI4SGQ?oc=5 - [news.google.com] supporting context: https://news.google.com/rss/articles/CBMiSkFVX3lxTFBlSWhmejBzaVVKUXVvTmYzRDJ6TFpaSnE0YW1rNTVuZXlRb09qdTdOOGMwblFLS1NOQnlPMElFOUxsdkY3cUppQnR3?oc=5