El físico teórico de Harvard Matthew D. Schwartz ha tomado un camino práctico para poner la inteligencia artificial a trabajar en las ciencias. El 1 de octubre de 2026, lanzó BootLoops 1.0, un toolkit de código abierto construido sobre una premisa: la IA rinde mejor cuando se le plantea el tipo adecuado de problema.

Schwartz llama a estos problemas bien planteados tareas "Claude-shaped". Durante tres meses, él y sus colaboradores aplicaron ese enfoque a un conjunto de 400 problemas candidatos, produciendo finalmente 36 manuscritos con 19 coautores.

Qué hace BootLoops realmente

BootLoops es un entorno modular para cálculo científico. Se sitúa entre un investigador y un modelo de lenguaje grande, como Claude de Anthropic.

El caso de uso insignia del toolkit es la física matemática. Puede calcular 30 integrales de extremo a extremo. La mitad de ellas —15 integrales— reproducen resultados ya conocidos. Las otras 15 son nuevas e incluyen integrales de Feynman elípticas.

Para quienes no son físicos, las integrales de Feynman son las matemáticas detrás de cómo interactúan las partículas en la teoría cuántica de campos, y las elípticas son notoriamente difíciles de evaluar.

Mucho más allá de la física

El proyecto no se detiene en la física de partículas. BootLoops abarca aproximadamente entre 18 y 22 campos distintos, incluidos la ecología, la genética de poblaciones y la cosmología.

La verificación es central en el diseño. BootLoops produce sus resultados como scripts de Python, que devuelven resultados con precisión arbitraria. Esa elección aborda una limitación conocida de los modelos de lenguaje, que generan texto plausible en lugar de cálculos exactos: al enrutar los números a través de código ejecutable, BootLoops permite a los investigadores verificar y volver a ejecutar los resultados en lugar de fiarse de la palabra del modelo.

Cómo se construyó

BootLoops surgió de un proceso iterativo con Claude que comenzó en diciembre de 2025, aproximadamente diez meses antes del lanzamiento público. Schwartz empezó con Claude Opus 4.5. Para el verano de 2026, el flujo de trabajo había migrado a Claude Fable 5, un cambio de modelo subyacente a mitad del proyecto.

El lanzamiento siguió a una publicación invitada de Schwartz en el blog de Anthropic titulada "Claude-shaped science", que Anthropic publicó.

A pesar de sus orígenes, BootLoops es agnóstico respecto al modelo. Está diseñado para funcionar con otros modelos de lenguaje grandes, incluidos Gemini de Google y ChatGPT de OpenAI, de modo que los grupos de investigación no queden atados a un solo proveedor de IA. El software se distribuye bajo la Licencia MIT, una licencia de código abierto permisiva que permite a cualquier persona inspeccionar, usar, modificar y redistribuir el código.

Quién está detrás

Schwartz es profesor de Física en Harvard. Su trabajo abarca la teoría cuántica de campos, la de partículas y el aprendizaje automático, y también ha escrito un libro de texto sobre teoría cuántica de campos.

El toolkit está explícitamente planteado como instrumentación de investigación. No está destinado a decisiones clínicas, actuariales, regulatorias ni críticas para la seguridad, manteniendo su alcance firmemente dentro de la investigación, donde los resultados pueden verificarse de forma independiente.

Qué significa para la investigación

La idea más útil de BootLoops puede ser la etapa de selección más que el software en sí. Partir de 400 problemas candidatos y producir 36 manuscritos implica un filtrado considerable. Como el código puede inspeccionarse y adaptarse libremente, otros laboratorios ya pueden probar esa lógica de selección en sus propios problemas. Cómo se desempeñen los 36 manuscritos en la revisión por pares, y qué tan amplio sea el uso del toolkit por otros grupos, son los indicadores naturales a observar a continuación.