Модель в среде Claude Science рассчитала шестичастичную амплитуду рассеяния в планарной четырёхкратно суперсимметричной теории Янга–Миллса на уровне девяти петель.
Амплитуды рассеяния показывают, насколько вероятна та или иная реакция при столкновении частиц, и по ним теорию сверяют с данными Большого адронного коллайдера.
Целиком их не посчитать, поэтому физики обрывают расчёт на определённом числе петель, т.к каждая следующая приближает к реальному ответу, но так его утяжеляет, что большинство амплитуд доведены лишь до двух петель, а некоторые до трёх.
Суперсимметричный вариант теории Янга–Миллса реальный мир не описывает, это полигон, где специалисты по амплитудам оттачивают методы, потому что считать в нём парадоксально проще.
Задачу запустили штатные физики Anthropic Лиам Фицпатрик и Сиддхарт Мишра-Шарма в ответ на вызов бывшего физика и научного журналиста Мэтта фон Хиппеля - он предлагал ИИ-компаниям решить одну из крупных открытых задач его прежней области с вычислительными ресурсами академического уровня.
Результат проверил Лэнс Диксон из Стэнфорда и SLAC, соавтор предыдущего рекорда в восемь петель.
Восьмипетлевой результат Диксон и Энди Лю получили в 2023 году окольным путём, через родственную величину, форм-фактор.
Claude пришёл к девяти петлям двумя способами - исходным гексагональным бутстрапом и через форм-фактор. Исследователи дали модели постановку задачи и дальше вмешивались редко, в духе:
«... я иду спать, продолжай, пока не скажу остановиться, и присылай отчёт каждые 4–6 часов».
Код бутстрапа Claude сам написал на Python с SymPy и неделю считал на 96 процессорах.
Диксон проверил результат, пересчитав из амплитуды девятипетлевой форм-фактор, к которому его команда шла пару лет, и назвал работу настоящим триумфом для языковой модели, выполнившей все шаги сложного алгоритма.
Параллельно к тому же результату шла группа Сун Хэ из Китайской академии наук с GPT-6 и когда китайцы связалась с фон Хиппелем через несколько дней после Anthropic, большая часть расчёта у них уже была готова.
Фон Хиппель допускает, что задача просто удобна для ИИ, но считает, что технология действительно стала лучше:
«В марте 2026 года ИИ выполнял физические проекты как студент - это были небольшие задачи, много опеки и ошибок. Здесь же настоящий расчёт на переднем крае науки, из тех, за которые обычно берутся ведущие специалисты по амплитудам», – пишет он.
Результат выложен на сайте Мишры-Шармы. Рецензирования не было, а полную функцию, по признанию авторов, посчитали один раз, независимо перепроверили только её упрощённую часть, символ.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml