OpenAI Codexを活用し、ブラックホールの周囲のガス挙動を解析する流体力学シミュレーションのコードを自動生成。

研究者は数千行規模のPythonコードを、自然言語による指示とCodexの補完機能を用いて実装。

天体物理学における複雑な物理方程式の実装時間を、従来の数週間から数日単位へ短縮。

専門性の高い科学計算において、LLMが単なるコーディング補助を超え、複雑なアルゴリズム実装のパートナーとして機能することを示した。

ブラックボックス化しやすい科学的シミュレーションにおいて、LLMによるコード生成は計算ロジックの可読性と再現性を担保する手段となる。