Claude zet negen-loop-record in de natuurkunde
Anthropic zegt dat zijn model Claude een natuurkundige berekening heeft afgerond die niemand eerder voor elkaar kreeg: de zesdeeltjes-verstrooiingsamplitude in planaire N=4 super-Yang-Mills-theorie op negen loops. Het vorige record stond op acht loops en kwam in 2023 van Lance Dixon van het SLAC-versnellerlab. Anthropic publiceerde de uitwerking op zijn eigen researchpagina, met twee eigen natuurkundigen als auteurs: Liam Fitzpatrick en Siddharth Mishra-Sharma.
Een openbare uitdaging van een scepticus
De aanleiding was een oproep van natuurkundige Matt von Hippel op 7 augustus 2026. Hij legde AI-bedrijven twee onopgeloste problemen uit de amplitude-wereld voor: bepaal of N=8 supergravitatie divergeert bij zeven loops, of bereken de zesdeeltjes-amplitude in N=4 super-Yang-Mills bij negen loops. Het tweede probleem werd opgepakt. Dixon, houder van het oude record, controleerde de uitkomst zelf en liet zich lovend uit over hoe goed het model de vakliteratuur had gelezen.
Los daarvan kwam de groep van Song He bij de Chinese Academie van Wetenschappen tot hetzelfde negen-loop-resultaat, met hulp van GPT-6. Twee onafhankelijke routes naar dezelfde uitkomst maken de kans op een rekenfout kleiner.
Honderd dollar rekenwerk
Het opvallendste cijfer zit niet in de natuurkunde maar op de factuur. Anthropic komt uit op ongeveer duizend tot tweeduizend dollar voor het geheel, waarvan de bootstrap-methode zelf rond de honderd dollar kostte: 96 CPU’s die een week doorrekenen. Dat is geen budget voor een nationaal laboratorium, dat is een budget voor een promovendus. Het model werkte met Python en de symbolische rekenbibliotheek SymPy en deed twee onafhankelijke berekeningen, de oorspronkelijke bootstrap-aanpak en een indirecte formfactor-methode.
Volgens Anthropic liep het werk grotendeels zelfstandig, met beperkt toezicht van de onderzoekers. Dat sluit aan bij eerdere gevallen waarin het model zich aan wetenschappelijk rekenwerk waagde, zoals het record rond elliptische krommen en de vondst van een onbekend enzymsysteem in bacteriofagen.
Von Hippel houdt een been stijf
De uitdager zelf plaatst een duidelijke kanttekening. Claude gebruikte bekende methoden met meer rekenkracht dan onderzoekers eerder hadden geprobeerd, schrijft Von Hippel, en leverde dus niet het nieuwe inzicht waar hij op hoopte. Zijn conclusie: er hing meer laaghangend fruit aan de boom dan het vakgebied dacht. Of dezelfde aanpak buiten dit sterk gestructureerde model werkt, weet niemand. N=4 super-Yang-Mills is een modelsysteem, geen beschrijving van de echte wereld.
Wat betekent dit
Voor wie AI in de wetenschap volgt, verschuift hier vooral de prijs. Een berekening die tot voor kort een specialist en een subsidieronde vergde, kost nu een week rekentijd op een handvol CPU’s. Diezelfde beweging zien we breder terug: de kosten per eenheid AI-prestatie dalen hard, en dat maakt experimenten mogelijk die eerder niet de moeite waard leken. De kritiek van Von Hippel blijft staan, want doorrekenen met bestaande methoden is iets anders dan een nieuwe methode bedenken. Wel is de drempel om records te proberen breken zo laag geworden dat vakgebieden hun eigen openstaande lijstjes maar eens kunnen nalopen.
