Anthropic ha utilizzato Claude Fable 5.1 per completare un calcolo di fisica teorica particolarmente complesso: l’ampiezza di scattering a 9 loop per un’interazione tra sei particelle nella teoria planare N=4 super Yang-Mills. Il risultato supera il precedente massimo noto a 8 loop e nasce da una sfida pubblica proposta dal fisico teorico e divulgatore Matt von Hippel, interessato a verificare fino a che punto un sistema di intelligenza artificiale potesse affrontare un problema aperto della fisica utilizzando risorse computazionali realisticamente accessibili a un gruppo universitario. Le ampiezze di scattering sono formule che permettono di calcolare la probabilità che, in seguito alla collisione o all’interazione tra particelle elementari, si verifichi un determinato processo fisico; l’aumento del numero di loop introduce correzioni progressivamente più fini e rende il risultato teorico più preciso, ma fa crescere in modo molto rapido anche la complessità del calcolo. Nella pratica, gran parte delle ampiezze viene calcolata a due o tre loop, mentre soltanto alcuni problemi particolarmente avanzati arrivano a cinque loop. Il passaggio a nove loop rappresenta quindi un livello di complessità molto superiore rispetto alle procedure normalmente affrontate nei calcoli di routine della fisica delle alte energie.
Per affrontare il problema, i ricercatori Anthropic Liam Fitzpatrick e Siddharth Mishra-Sharma hanno fornito a Claude una breve descrizione iniziale del compito e lo hanno lasciato lavorare in modo sostanzialmente autonomo, limitandosi a impartire ogni alcune ore istruzioni per controllare lo stato di avanzamento. Il modello ha utilizzato il cosiddetto metodo bootstrap, una tecnica sviluppata dalla comunità dei fisici teorici che evita di calcolare direttamente ogni possibile interazione tra particelle e parte invece dalla struttura che la soluzione deve rispettare, applicando progressivamente vincoli fisici e risultati già noti per restringere lo spazio delle soluzioni possibili. Parallelamente, Claude ha eseguito anche un secondo calcolo indiretto basato su un form factor correlato, utilizzato per verificare in maniera indipendente la consistenza del risultato ottenuto attraverso il bootstrap. Durante il processo il modello ha scritto il codice necessario, predisposto una pipeline di calcolo basata su Python e SymPy e coordinato l’esecuzione delle operazioni su 96 CPU. Il calcolo bootstrap vero e proprio ha richiesto circa 100 dollari di risorse computazionali, mentre includendo l’utilizzo prolungato di Claude il costo complessivo stimato per un utente che volesse ripetere l’intera procedura sarebbe compreso tra circa 1.000 e 2.000 dollari. L’esecuzione del calcolo ha richiesto approssimativamente una settimana.
Il risultato è stato successivamente verificato in maniera indipendente da Lance Dixon, fisico teorico dello SLAC National Accelerator Laboratory e uno dei ricercatori che avevano stabilito il precedente record a 8 loop. Dixon ha confermato che Claude è riuscito a utilizzare metodi sviluppati in precedenza da lui e dai suoi collaboratori per portare direttamente il calcolo fino al nono ordine. Il risultato non corrisponde però alla scoperta autonoma di una nuova teoria fisica o di un nuovo principio fondamentale: Claude ha lavorato a partire da tecniche, vincoli matematici e conoscenze già sviluppati dalla comunità scientifica, automatizzando ed eseguendo una catena di calcoli estremamente complessa. Anche Dixon ha sottolineato questa distinzione, osservando che il modello non ha introdotto per primo un nuovo metodo fisico, ma è riuscito a utilizzare correttamente strumenti già esistenti per ottenere un risultato che non era ancora stato calcolato a quel livello. L’aspetto rilevante riguarda quindi soprattutto la capacità operativa del sistema: il problema è molto sensibile agli errori, perché anche una piccola incongruenza in uno dei passaggi può compromettere l’intero risultato, e Claude è riuscito a scrivere autonomamente il codice, organizzare le risorse computazionali, mantenere la coerenza del procedimento e portare a termine gran parte dell’attività senza supervisione scientifica continua.
La sfida proposta da von Hippel era stata concepita proprio per misurare una capacità diversa dalla semplice risposta a domande di fisica o dalla riproduzione di conoscenze presenti nei dati di addestramento: l’obiettivo era verificare se un modello moderno potesse condurre per un periodo prolungato un’attività scientifica computazionale composta da numerosi passaggi, utilizzare strumenti esterni, sviluppare codice, controllare risultati intermedi e arrivare a una conclusione verificabile entro limiti realistici di tempo e costo. Il superamento del precedente record a 8 loop mostra che, almeno in questo tipo di problema fortemente strutturato e basato su metodi matematici già consolidati, un sistema AI può assumere una parte consistente del lavoro operativo tradizionalmente svolto dai ricercatori. Il risultato rimane distinto dalla formulazione di nuova fisica teorica, ma dimostra la possibilità di utilizzare modelli agentici come strumenti per estendere calcoli già noti a regimi di complessità che richiederebbero altrimenti una quantità considerevole di tempo umano, mantenendo la necessità di una verifica finale indipendente da parte di specialisti del settore.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)