De Harvard-theoretisch fysicus Matthew D. Schwartz heeft een praktische route gekozen om kunstmatige intelligentie in de wetenschappen in te zetten. Op 1 oktober 2026 bracht hij BootLoops 1.0 uit, een open-source toolkit gebouwd op één veronderstelling: AI presteert het best wanneer het het juiste soort probleem krijgt voorgeschoteld.

Schwartz noemt deze goed bij elkaar passende problemen 'Claude-vormige' taken. In drie maanden tijd pasten hij en zijn medewerkers dat kader toe op een verzameling van 400 kandidaatproblemen, wat uiteindelijk resulteerde in 36 manuscripten met 19 coauteurs.

Wat BootLoops Eigenlijk Doet

BootLoops is een modulaire omgeving voor wetenschappelijke berekeningen. Het zit tussen een onderzoeker en een groot taalmodel in, zoals Claude van Anthropic.

Het vlaggenschip-gebruiksscenario van de toolkit is de mathematische fysica. Het kan 30 integralen end-to-end berekenen. De helft daarvan — 15 integralen — reproduceert reeds bekende resultaten. De andere 15 zijn nieuw, en daaronder vallen elliptische Feynman-integralen.

Voor niet-natuurkundigen: Feynman-integralen zijn de wiskunde achter de wisselwerking tussen deeltjes in de kwantumveldentheorie, en de elliptische variant is berucht moeilijk te evalueren.

Ruimschoots Voorbij de Fysica

Het project blijft niet bij de deeltjesfysica. BootLoops bestrijkt grofweg 18 tot 22 verschillende vakgebieden, waaronder ecologie, populatiegenetica en kosmologie.

Verificatie staat centraal in het ontwerp. BootLoops levert zijn output als Python-scripts, die resultaten teruggeven met willekeurige precisie. Die keuze lost een bekende beperking van taalmodellen op, die plausibele tekst genereren in plaats van exacte berekeningen: door de getallen door uitvoerbare code te leiden, laat BootLoops onderzoekers resultaten controleren en opnieuw uitvoeren in plaats van het model op zijn woord te geloven.

Hoe Het Is Gebouwd

BootLoops is voortgekomen uit een iteratief proces met Claude dat in december 2025 begon — ongeveer tien maanden vóór de publieke release. Schwartz begon met Claude Opus 4.5. Tegen deomer van 2026 was de workflow overgegaan op Claude Fable 5, een wijziging van het onderliggende model halverwege het project.

De lancering volgde op een gastbijdrage van Schwartz op de blog van Anthropic met de titel "Claude-shaped science", die Anthropic publiceerde.

Ondanks zijn oorsprong is BootLoops modelonafhankelijk. Het is ontworpen om te werken met andere grote taalmodellen, waaronder Gemini van Google en ChatGPT van OpenAI, zodat onderzoeksgroepen niet aan één AI-aanbieder gebonden zijn. De software wordt geleverd onder de MIT-licentie, een permissieve open-sourcelicentie die iedereen toestaat de code te inspecteren, te gebruiken, aan te passen en te herdistribueren.

Wie Staat Erachter

Schwartz is hoogleraar natuurkunde aan Harvard. Zijn werk omvat kwantumveldentheorie, deeltjesfysica en machine learning, en hij heeft daarnaast een leerboek over kwantumveldentheorie geschreven.

De toolkit wordt expliciet gepresenteerd als onderzoeksinstrumentatie. Het is niet bedoeld voor klinische, actuariële, regelgevende of veiligheidskritische beslissingen, waardoor de reikwijdte stevig binnen het onderzoek blijft, waar output onafhankelijk gecontroleerd kan worden.

Wat Dit Betekent voor Onderzoek

Het meest waardevolle idee achter BootLoops is wellicht de selectiestap in plaats van de software zelf. Uitgaan van 400 kandidaatproblemen en eindigen op 36 manuscripten impliceert een aanzienlijke mate van filtering. Omdat de code vrij te inspecteren en aan te passen is, kunnen andere laboratoria die selectielogica nu testen op hun eigen problemen. Hoe de 36 manuscripten het doen in peer review — en hoe breed andere groepen een toolkit adopteren die ze vrij kunnen gebruiken — zijn de natuurlijke ijkpunten om in de gaten te houden.