Un premio Nobel de física usó la IA de Claude para resolver un enigma matemático

Cómo Claude ayudó a resolver el problema

Después de que Claude reprodujera con éxito el resultado numérico de 2014, Parisi le pidió a la IA que demostrara por qué a+b=1.

“Giorgio inicialmente me envió el resultado de Claude mientras yo viajaba, así que terminé revisándolo en un avión”, recordó Zamponi. “A medida que leía el archivo LaTeX que generó Claude, quedó claro de inmediato que la idea central era correcta”, agregó.

En ese trabajo, notaron que dos parámetros (llamados a y b) siempre sumaban 1, aunque nunca lograron demostrarlo matemáticamente. “Los parámetros a y b dictan exactamente cómo escala la distribución de fuerzas de contacto y pequeños espacios [entre las bolas] cuando el sistema físico alcanza ese punto crítico de jamming”, explicó Zamponi.

Cómo surgió la idea de recurrir a la inteligencia artificial

Un trabajo independiente del físico Matthieu Wyart, del Instituto Federal de Tecnología de Suiza (EPFL), había llegado a la misma relación mediante un enfoque completamente distinto. Esto sugería que hacían falta conceptos físicos enteramente nuevos para explicar por qué a+b=1.

Tras una década sin avances, Parisi pensó que la inteligencia artificial generativa podría ofrecer una perspectiva nueva y recurrió a Claude, de Anthropic.

Cuántos intentos les llevó llegar a la solución

Aunque el resultado inicial contenía algunos errores que requirieron revisión, la idea fundamental era correcta. En un total de apenas 40 prompts, los investigadores obtuvieron una solución analítica verificada y publicable.

Para sorpresa de los científicos, la solución estaba oculta directamente en las ecuaciones, sin necesidad de suposiciones físicas externas ni conexiones profundas entre funciones.

Qué reflexión dejó esta experiencia para los investigadores

“Es totalmente posible que un matemático puro que trabaje a tiempo completo en este tipo de ecuaciones hubiera encontrado la solución”, señaló Zamponi. “Pero este es un punto particularmente interesante para nosotros, porque muestra cómo Claude nos dio acceso instantáneo a un vasto repositorio de entrenamiento matemático y habilidades formales que estaban fuera de nuestro dominio habitual”, añadió.

Para Zamponi, resulta indiferente si Claude simplemente rastreó la literatura matemática existente mediante reconocimiento de patrones o si aplicó algo similar a la creatividad: “No podíamos ver el camino hacia adelante, y Claude sí lo vio”, sostuvo.

Cómo sigue esta colaboración entre físicos e inteligencia artificial

Zamponi ya está aplicando este enfoque colaborativo a un nuevo problema vinculado a la “adición secuencial aleatoria de hiperesferas duras”.

Según explicó, se trata de otro caso de estudio interesante porque, si bien la IA acelera notablemente la escritura y optimización de código, la mayoría de las ideas conceptuales siguieron requiriendo su intervención, lo que sugiere que la guía humana sigue siendo indispensable, al menos en este caso.