El físico y premio Nobel Giorgio Parisi, junto a su colaborador Francesco Zamponi, logró resolver un problema matemático que llevaba más de una década sin solución. La clave no fue una nueva teoría física, sino la asistencia de la inteligencia artificial Claude, de Anthropic.
La solución fue publicada en el Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment. Los físicos decidieron retomar un problema vinculado al fenómeno conocido como “jamming”, un tema que conocían en profundidad y que creían haber abordado de manera exhaustiva.
Los físicos decidieron retomar un problema vinculado al fenómeno conocido como “jamming”
Qué es el fenómeno de "jamming" en física
El jamming describe la transición repentina de un sistema fluido a uno rígido pero desordenado. Un ejemplo simple es una mesa de billar cubierta de bolas: al seguir agregando bolas, la mesa se congestiona hasta que cada una queda fija en su lugar por sus vecinas.
Esta situación desordenada y completamente “congelada” se conoce como un estado jammed.
El enigma matemático que persistía desde 2014
Parisi, ganador del Premio Nobel de Física 2021, y Zamponi, ambos investigadores de la Universidad Sapienza de Roma, habían descrito matemáticamente el jamming en un artículo de 2014 junto a otros colaboradores.
Giorgio Parisi
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.
Cómo surgió la idea de recurrir a la inteligencia artificial
Tras una década sin avances, Parisi pensó que la inteligencia artificial generativa podría ofrecer una perspectiva nueva y recurrió a Claude, de Anthropic.
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.
Cómo Claude ayudó a resolver el problema
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.
Cuántos intentos les llevó llegar a la solución
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”.
Francesco Zamponi
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.
