Anthropic publicó el 25 de septiembre un artículo de investigación que describe cómo dos físicos de la empresa, Liam Fitzpatrick y Siddharth Mishra-Sharma, usaron Claude para completar un cálculo de física teórica: el resultado de la amplitud de dispersión de seis partículas en el noveno bucle de la teoría súper Yang-Mills N=4 plana. El récord anterior era de ocho bucles, logrado por Lance Dixon y colegas del SLAC National Accelerator Laboratory y la Universidad de Stanford en 2023.
El autor del texto es Matt von Hippel. Antes se dedicaba a la física teórica y ahora es divulgador científico; escribe sobre física de amplitudes en el blog 4gravitons. El cálculo surgió de un reto que él mismo planteó: demostrar que una IA puede, con los recursos de cómputo al alcance de un solo académico, resolver un gran problema abierto en el campo de las amplitudes de dispersión. Propuso dos metas concretas: supergravedad N=8 hasta el séptimo bucle, o súper Yang-Mills N=4 hasta el noveno bucle.
Cómo se hizo el cálculo
Los dos usaron la plataforma Claude Science de Anthropic, con Fable 5.1 como modelo base. El código se escribió en Python y el cálculo simbólico se apoyó en el paquete SymPy.
El cálculo siguió dos vías paralelas. Una es el método bootstrap, ya establecido en el campo, que consiste en plantear primero todas las restricciones que debe cumplir la amplitud y luego resolverlas; la otra es el método indirecto de form factor que Dixon usó en 2023. Ambas vías llegaron al mismo resultado. El costo total del proyecto fue de entre 1.000 y 2.000 dólares, con un tramo del cálculo corriendo durante cerca de una semana en 96 núcleos de CPU.
Según el artículo, Claude trabajó de forma prácticamente autónoma durante el proceso, con instrucciones humanas muy simples, algo como "Keep working on this until I tell you to stop" (sigue trabajando en esto hasta que te diga que pares). Dixon verificó después los resultados de manera independiente. Describe este tipo de cálculo como muy frágil: basta un error en un paso para que todo el resultado se derrumbe, como un suflé que no subió.
"It's quite a triumph, in my opinion, for a large language model to execute all of the steps in the complicated recipe."
En mi opinión, es todo un logro que un modelo de lenguaje grande ejecute todos los pasos de esta complicada receta.
Lo que no logró
El artículo es directo respecto a las limitaciones. Claude usó únicamente métodos ya conocidos, sin proponer ningún principio físico nuevo; el avance más allá del octavo bucle se debió a una mejor ingeniería de software, no a innovación en el algoritmo. La conclusión de von Hippel:
"There is more low-hanging fruit out there than you'd expect."
Quedan más frutos al alcance de la mano de lo que se pensaba.
Visto de otro modo, esto también indica que muchos de los problemas atascados en el campo de las amplitudes tenían como cuello de botella la mano de obra y la implementación técnica, no la falta de método.
Un equipo chino calculó una parte casi al mismo tiempo
El resultado tiene además un detalle relacionado con China. El equipo de Song He, de la Academia China de Ciencias, calculó de forma independiente la parte llamada "symbol" de la amplitud de noveno bucle, con el resultado publicado en el repositorio de datos académicos Zenodo. Según el texto de Anthropic, el equipo recurrió a GPT-6 para el cálculo de las restricciones, pero construyó el marco general por sí mismo.
Los dos resultados son independientes entre sí, lo que permite una verificación cruzada. Para los grupos de física teórica en China, el valor de referencia de este episodio está en la forma de dividir el trabajo: el equipo de Song He dejó que el modelo se encargara del cálculo de las restricciones, mientras que Anthropic dejó que el modelo ejecutara todo el proceso; ambos enfoques llegaron a resultados en este hito del noveno bucle.
Por ahora, el resultado del noveno bucle ya está disponible públicamente en el formato estándar del campo, y Dixon y sus colaboradores planean convertirlo en un artículo formal para publicación. Antes de que salga ese artículo, lo que el público puede ver es, principalmente, este texto de investigación de Anthropic y los datos de resultado disponibles.
Fuentes: artículo de investigación de Anthropic "Yes, Claude can do nine loops", datos públicos en Zenodo, CocoLoop; el récord de bucles, el costo del cálculo y la escala de CPU se verificaron según el artículo de Anthropic.