A Anthropic publicou em 25 de setembro um artigo de pesquisa relatando que dois físicos da empresa, Liam Fitzpatrick e Siddharth Mishra-Sharma, usaram o Claude para concluir um cálculo de física teórica: o resultado da amplitude de espalhamento de seis partículas no nono loop da teoria super Yang-Mills N=4 planar. O recorde anterior era de oito loops, obtido por Lance Dixon e colegas do SLAC National Accelerator Laboratory e da Universidade Stanford em 2023.
O autor do texto é Matt von Hippel. Ele já trabalhou com física teórica e hoje é redator de ciência, escrevendo sobre física de amplitudes no blog 4gravitons. O cálculo teve origem em um desafio proposto por ele mesmo: provar que uma IA consegue, usando os recursos computacionais disponíveis a um único pesquisador, resolver um grande problema em aberto na área de amplitudes de espalhamento. Ele estabeleceu duas metas concretas: supergravidade N=8 até o sétimo loop, ou super Yang-Mills N=4 até o nono loop.
Como foi calculado
A dupla usou a plataforma Claude Science da Anthropic, com o modelo Fable 5.1 como base. O código foi escrito em Python, e os cálculos simbólicos dependeram do pacote SymPy.
O cálculo seguiu dois caminhos paralelos. Um deles é o método bootstrap, já consolidado na área, que consiste em escrever as várias restrições que a amplitude deve satisfazer para depois resolvê-las; o outro é o método indireto de form factor, usado por Dixon em 2023. Os dois caminhos chegaram ao mesmo resultado. O custo total do projeto ficou entre 1.000 e 2.000 dólares, com um trecho do cálculo rodando por cerca de uma semana em 96 núcleos de CPU.
Segundo o artigo, o Claude trabalhou de forma praticamente autônoma durante o processo, recebendo instruções humanas bem simples, algo como "Keep working on this until I tell you to stop" (continue trabalhando nisso até eu mandar parar). Dixon depois verificou os resultados de forma independente. Ele descreve esse tipo de cálculo como muito frágil: qualquer erro em uma etapa faz todo o resultado desmoronar, como um suflê que não cresceu.
"It's quite a triumph, in my opinion, for a large language model to execute all of the steps in the complicated recipe."
Na minha opinião, é um verdadeiro triunfo um modelo de linguagem grande conseguir executar todas as etapas dessa receita complicada.
O que ainda não foi alcançado
O artigo é direto sobre as limitações. O Claude usou apenas métodos já conhecidos, sem propor nenhum princípio físico novo; o avanço além do oitavo loop veio de uma engenharia de software melhor, sem inovação algorítmica em si. A conclusão de von Hippel:
"There is more low-hanging fruit out there than you'd expect."
Há mais frutas fáceis de colher por aí do que se imagina.
Por outro ângulo, isso também mostra que muitos problemas que travavam a área de amplitudes tinham como gargalo a mão de obra e a implementação técnica, não a falta de método.
Equipe chinesa chega a uma parte do resultado quase ao mesmo tempo
O resultado tem ainda um detalhe ligado à China. A equipe de Song He, da Academia Chinesa de Ciências, calculou de forma independente a parte chamada "symbol" da amplitude de nono loop, com o resultado publicado no repositório de dados acadêmicos Zenodo. Segundo o texto da Anthropic, a equipe recorreu ao GPT-6 para o cálculo das restrições, mas construiu a estrutura geral por conta própria.
Os dois resultados são independentes entre si, o que permite uma verificação cruzada. Para grupos de física teórica na China, o valor de referência desse episódio está na forma de divisão do trabalho: a equipe de Song He deixou o modelo cuidar do cálculo das restrições, enquanto a Anthropic deixou o modelo rodar todo o processo — as duas abordagens chegaram a resultados nesse marco do nono loop.
Por ora, o resultado do nono loop já está disponível publicamente no formato padrão da área, e Dixon e seus colaboradores planejam transformá-lo em um artigo formal para publicação. Até que esse artigo saia, o que o público pode ver é, principalmente, este texto de pesquisa da Anthropic e os dados de resultado disponibilizados.
Fontes: artigo de pesquisa da Anthropic "Yes, Claude can do nine loops", dados públicos no Zenodo, CocoLoop; recorde de loops, custo do cálculo e escala de CPU verificados conforme o artigo da Anthropic.