Il fisico teorico di Harvard Matthew D. Schwartz ha scelto una strada pratica per mettere l'intelligenza artificiale al servizio delle scienze. Il 1° ottobre 2026 ha rilasciato BootLoops 1.0, un toolkit open source costruito su una premessa: l'AI rende al meglio quando le viene dato il tipo di problema giusto.

Schwartz definisce questi problemi ben assortiti compiti "Claude-shaped". In tre mesi, lui e i suoi collaboratori hanno applicato questo approccio a un pool di 400 problemi candidati, producendo infine 36 manoscritti con 19 coautori.

Cosa fa davvero BootLoops

BootLoops è un harness modulare per il calcolo scientifico. Si colloca tra il ricercatore e un modello linguistico di grandi dimensioni, come Claude di Anthropic.

Il caso d'uso di punta del toolkit è la fisica matematica. Può calcolare 30 integrali end-to-end. Metà di essi — 15 integrali — riproducono risultati già noti. Gli altri 15 sono nuovi e includono integrali di Feynman ellittici.

Per i non fisici, gli integrali di Feynman sono la matematica che descrive come le particelle interagiscono nella teoria quantistica dei campi, e quelli ellittici sono notoriamente difficili da valutare.

Ben oltre la fisica

Il progetto non si ferma alla fisica delle particelle. BootLoops si estende a circa 18-22 campi diversi, tra cui ecologia, genetica delle popolazioni e cosmologia.

La verifica è centrale nella progettazione. BootLoops produce i propri output come script Python, che restituiscono risultati a precisione arbitraria. Questa scelta affronta un limite noto dei modelli linguistici, che generano testo plausibile anziché calcoli esatti: instradando i numeri attraverso codice eseguibile, BootLoops consente ai ricercatori di controllare e rieseguire i risultati invece di dare per buona la parola del modello.

Come è stato costruito

BootLoops è nato da un processo iterativo con Claude iniziato a dicembre 2025 — circa dieci mesi prima del rilascio pubblico. Schwartz è partito con Claude Opus 4.5. Nell'estate del 2026, il flusso di era passato a Claude Fable 5, un cambio di modello sottostante a progetto in corso.

Il lancio è stato preceduto da un guest post di Schwartz sul blog di Anthropic intitolato "Claude-shaped science", pubblicato da Anthropic.

Nonostante le sue origini, BootLoops è agnostico rispetto al modello. È progettato per funzionare con altri grandi modelli linguistici, tra cui Gemini di Google e ChatGPT di OpenAI, così che i gruppi di ricerca non siano vincolati a un unico fornitore di AI. Il software è distribuito sotto la licenza MIT, una licenza open source permissiva che consente a chiunque di ispezionare, usare, modificare e ridistribuire il codice.

Chi c'è dietro

Schwartz è Professore di Fisica a Harvard. Il suo lavoro spazia dalla teoria quantistica dei campi alla fisica delle particelle e al machine learning, e ha anche scritto un libro di testo sulla teoria quantistica dei campi.

Il toolkit è esplicitamente presentato come strumentazione di ricerca. Non è destinato a decisioni cliniche, attuariali, normative o critiche per la sicurezza, mantenendo il suo ambito saldamente nell'ambito della ricerca, dove gli output possono essere verificati in modo indipendente.

Cosa significa per la ricerca

L'idea più utile di BootLoops potrebbe essere la fase di selezione piuttosto che il software in sé. Partire da 400 problemi candidati e produrre 36 manoscritti implica un filtraggio considerevole. Poiché il codice è libero di essere ispezionato e adattato, altri laboratori possono ora testare questa logica di selezione sui propri problemi. Come faranno i 36 manoscritti nella peer review — e quanto ampiamente altri gruppi adotteranno un toolkit che sono liberi di eseguire — sono i naturali indicatori da osservare nei prossimi passi.