BootLoops помогает ИИ выполнять точные научные расчёты

Что известно

Физик из Гарварда Мэттью Шварц представил BootLoops — открытый инструментарий, который помогает моделям ИИ решать точные научные задачи. Вместо того чтобы ждать от Claude работы «как у учёного», исследователи подбирали задачи, соответствующие возможностям модели. За три месяца команда подготовила 36 научных рукописей в 18 областях, привлекая 19 соавторов. 💡

В физике элементарных частиц Claude вычислил 30 интегралов: 15 результатов совпали с известными данными, ещё 15 были получены впервые. В экологии модель решила уравнение, которое не удавалось рассчитывать в большом масштабе около 20 лет. Анализ показал, что состав видов деревьев на острове Барро-Колорадо меняется в 4,5 раза быстрее, чем предсказывает теория. Эколог Джеймс О’Дуайер помог превратить находку в более точную прогностическую модель.

Среди других проектов — анализ 5,7 миллиарда пар мутаций, выявивший признаки механизма обмена участками ДНК, автоматическая проверка 4452 наборов данных для экономических исследований и база ударений в словах 6072 языков. Но вычисления сами по себе ещё не становятся важным исследованием: направление работы и оценку выводов должны задавать специалисты.

У BootLoops есть ограничения: Claude может объявить задачу решённой раньше времени, ошибаться в выводах и тратить много ресурсов на перебор вариантов. Модель чаще обращается к старым, широко обсуждаемым вопросам, чем находит новые. По мнению Шварца, ИИ способен ускорить науку, но человеческое руководство и научное суждение по-прежнему необходимы.