Anthropic ha logrado calcular amplitudes de dispersión para la teoría N=4 super Yang-Mills hasta nueve bucles, superando un desafío propuesto por el físico teórico Matt von Hippel. Este hito, publicado en un artículo de opinión en el blog 4gravitons, demuestra la capacidad de los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) para abordar problemas computacionalmente complejos en física de partículas, utilizando recursos similares a los de los investigadores académicos.
El problema seleccionado, N=4 super Yang-Mills, es un modelo teórico idealizado utilizado por los 'amplitudeólogos' para probar técnicas de cálculo, ya que sus simetrías permiten simplificar las interacciones. Aunque la teoría no describe la realidad física real, es fundamental para validar métodos como el 'bootstrap', una técnica que permite deducir amplitudes sin calcular todas las interacciones posibles, similar a un Sudoku. Hasta ahora, las amplitudes de dispersión precisas solo se habían calculado hasta dos o tres bucles en la mayoría de los casos, siendo el caso de cinco bucles la predicción más precisa conocida en física de partículas.
Von Hippel emitió el desafío en agosto de 2026, pidiendo a las empresas de IA que resolvieran problemas de su antiguo campo de estudio con los recursos de cómputo accesibles a los académicos. El objetivo era demostrar que las limitaciones computacionales no eran insalvables para la IA. La solución de Anthropic no solo valida la técnica bootstrap, sino que ofrece una herramienta valiosa para la investigación futura, ya que las amplitudes de nueve bucles son raras y difíciles de calcular manualmente, representando un avance significativo en la frontera de la física teórica.