Dois físicos usaram geradores Inteligência artificial (IA) para resolver problemas matemáticos teimosos em física que incomodam os pesquisadores há mais de uma década.
A solução deles, descrita em 1º de julho Journal of Statistical Mechanics: Teoria e ExperimentoOcorreu quando os físicos optaram por reformular um problema que pensavam ter tentado resolver completamente dentro de um assunto que conheciam intimamente. Este conceito, conhecido como bloqueio, refere-se à mudança repentina de um sistema fluido para um sistema rígido.
A maneira mais fácil de entender esse conceito é imaginar uma mesa de sinuca coberta de bolas de bilhar. Se você continuar adicionando bolas, eventualmente a mesa ficará tão lotada que não haverá mais espaço e cada bola na mesa será segurada com segurança por seus vizinhos. Este é um estado caótico e completamente congelado, conhecido como estado congestionado.
Autor do estudo-Giorgio Parisiganhador Prêmio Nobel de Física de 2021E Francisco ZamponiAmbos os físicos da Universidade Sapienza de Roma – e colaboradores – descreveram matematicamente o bloqueio e propuseram uma solução numérica. artigo de 2014. No processo, eles notaram que dois parâmetros — $a$ e $b$ — misteriosamente sempre somavam 1.
“Os parâmetros $a$ e $b$ determinam com precisão como o sistema físico atinge esse ponto crítico de bloqueio, conforme a distribuição da força de contato e a escala do pequeno espaço (entre as bolas),”, disse Jumpney à WordsSideKick.com por e-mail. “Ficamos bastante perturbados pelo fato de que nunca poderíamos provar matematicamente a relação $a+b=1$.”
Além disso, trabalho separado por Matthew WyattUm físico do Instituto Federal Suíço de Tecnologia (EPFL) adotou uma abordagem completamente diferente, mas fez a mesma relação. Para Zamponi e colegas, isso exigia “ideias físicas completamente novas” para conectar o trabalho deles e de Wyart e, simultaneamente, explicar por que $a+b=1$ .
Avançamos uma década e nenhum progresso foi feito na descoberta dessas novas ideias ou razões pelas quais a+b=1. Preso em uma rotina, Parisi teve um pensamento: talvez a IA generativa pudesse oferecer uma nova perspectiva. Para isso, ele recorre a Claude da Anthropic. Depois que a nuvem reproduziu com sucesso os resultados numéricos de 2014, Parisi pediu à IA que provasse por que $a+b=1$.
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Os pesquisadores solicitaram Claude 40 vezes para obter uma solução publicável para o problema de interferência.
(Crédito da foto: NurPhoto via Getty Images)
“Giorgio inicialmente me enviou o trabalho de Claude enquanto eu estava viajando, então o revisei no avião”, lembra Zamponi. “Quando criei a nuvem de arquivos LaTeX, ficou imediatamente claro que a ideia original estava correta… Esse momento mudou significativamente minha visão do que esses modelos poderiam alcançar na física teórica.”
Embora o resultado inicial contivesse alguns erros que precisavam de correção, a ideia básica estava correta. E em apenas 40 solicitações no total, os pesquisadores tiveram uma solução analítica verificável e publicável. Para sua surpresa, a solução estava escondida diretamente na equação; Eles não exigiam projeções físicas externas ou conexões profundas entre funções.
“É inteiramente possível que um matemático puro que trabalha em tempo integral em tais equações possa ter encontrado a solução”, disse Zampney ao WordsSideKick.com. “Mas é um ponto particularmente interessante para nós, porque destaca como Claude nos deu acesso imediato a um vasto estoque de treinamento matemático e habilidades formais que estão fora do nosso domínio normal.”
Se Cloud simplesmente vasculhou a vasta literatura matemática e usou a correspondência de padrões para encontrar uma maneira de resolver seu problema, ou se aplicou algo como criatividade, para Jumpney, porque eles “não conseguiam ver um caminho a seguir, e Cloud sim”, disse ele. E embora admita que a interação com a IA o obriga a repensar a sua definição de lógica, intuição e criatividade, Zamponi continuará a colaborar com a tecnologia para acelerar tarefas mundanas e fornecer novas perspetivas sobre problemas desafiantes.
Agora, Zamponi está aplicando essa abordagem colaborativa a um problema que envolve “adição sequencial aleatória de hiperesferas rígidas”, dizendo: “É outro excelente estudo de caso porque, embora a IA acelere drasticamente a escrita e otimização de código, tive que fornecer a maioria das ideias conceituais, sugerindo que a orientação humana continua essencial, pelo menos neste caso”.
