Claude Fable 5.1 policzył dziewięć pętli w fizyce cząstek. Ludzie mieli już większość wyniku

Claude policzył w fizyce cząstek tak zwaną amplitudę rozpraszania na poziomie dziewięciu pętli w modelowej teorii N=4 super Yang-Mills, o jedną pętlę dalej niż wcześniejszy rekord. Opisał to 25 września 2026 fizyk i popularyzator nauki Matt von Hippel we wpisie gościnnym na stronie Anthropic. Tekst przyda się każdemu, kto zastanawia się, czy AI potrafi już samodzielnie prowadzić długą pracę badawczą, a nie tylko pomagać przy kodzie.

Wyzwanie z bloga

Von Hippel przez lata zajmował się właśnie takimi obliczeniami, a dziś pisze o fizyce na blogu 4gravitons.com. Rzucił firmom od AI wyzwanie: niech ich model, na sprzęcie dostępnym dla zwykłej uczelni, rozwiąże jeden z otwartych problemów jego dawnej dziedziny. Jedną z dwóch propozycji było dziewięć pętli w N=4 super Yang-Mills. Pod koniec sierpnia odezwali się do niego dwaj fizycy z Anthropic, Liam Fitzpatrick i Siddharth Mishra-Sharma, z gotowym wynikiem.

Amplitudy rozpraszania to wzory, z których fizycy liczą, jak prawdopodobne są konkretne reakcje cząstek. Dzięki nim porównują teorię z wynikami eksperymentów, na przykład w Wielkim Zderzaczu Hadronów. „Pętle” mierzą, jak skomplikowane oddziaływania uwzględnia obliczenie: każda kolejna przybliża do dokładnego wyniku, ale mocno podnosi koszt rachunków. Według von Hippela większość takich wzorów policzono do dwóch pętli, a najdokładniejsza znana przewidywana wartość w fizyce cząstek użyła pięciu. Teoria N=4 nie opisuje prawdziwego świata. Fizycy ćwiczą na niej metody, bo liczy się ją łatwiej.

Osiem pętli kilka lat temu policzył Lance Dixon z SLAC i Uniwersytetu Stanforda. Jego metoda przypomina sudoku: zaczyna się od wszystkich możliwych wyników i skreśla te, które łamią znane reguły, aż zostanie jeden.

Jak pracował Claude

Fizycy z Anthropic użyli modelu Claude Fable 5.1 w Claude Science, płatnej platformie dla naukowców. Zadanie wpisali jednym zdaniem, a potem głównie zachęcali model do dalszej pracy. Jedna z wiadomości brzmiała: „Idę spać i nie będzie mnie przez kilka godzin. Pracuj nad tym, dopóki nie powiem stop. Dawaj znać, co robisz, co 4–6 godzin”.

Claude doszedł do wyniku dwiema drogami. Pierwsza to metoda Dixona, druga to obejście przez prostszy, pokrewny wzór. Dixon sprawdził wynik niezależnie i przyznał, że sam uważał bezpośrednie obliczenie amplitudy za zbyt trudne, więc planował dojść do niej okrężną drogą.

Co	Koszt według autora	W złotych (nasze przeliczenie)
Całe obliczenie jedną z dwóch dróg, dla klienta	ok. 1000–2000 dolarów	ok. 3840–7680 zł
Same rachunki komputerowe, 96 procesorów przez tydzień	ok. 100 dolarów	ok. 384 zł

Liczymy po kursie NBP z 25 września 2026 (tabela 187/A/NBP/2026, 3,8404 zł za dolara). Większość kosztu to praca samego modelu, nie moc obliczeniowa.

Co z tego wynika

Ludzie byli blisko. Zespół Song He z Chińskiej Akademii Nauk w Pekinie miał już większą część wyniku, liczonego z pomocą modelu GPT-6. Publikacja wyników zostaje w rękach fizyków. Von Hippel ocenia, że Claude użył znanych metod i nieco większej mocy obliczeniowej, a nie nowego pomysłu. Jego wniosek: w nauce leży więcej łatwych do zebrania owoców, niż sądzą eksperci, a model doprowadził żmudne rachunki do końca bez nadzoru specjalisty.

Jeśli używasz AI w pracy, wniosek jest praktyczny: przy dobrze opisanym zadaniu i sprawdzonej metodzie model potrafi pracować wiele godzin sam, ale wynik i tak ktoś musi zweryfikować. Wcześniej w tym miesiącu Claude znalazł nowy układ enzymów podobny do CRISPR.

Anthropic zaprosił von Hippela do napisania tekstu i zapłacił mu za czas. Dixon dostał za sprawdzenie wyniku kredyty na korzystanie z Claude'a.