Harwardzki teoretyczny fizyk Matthew D. Schwartz wybrał praktyczną drogę wykorzystania sztucznej inteligencji w naukach ścisłych. 1 października 2026 roku udostępnił BootLoops 1.0, open-source'owy zestaw narzędzi oparty na jednej przesłance: AI działa najlepiej, gdy otrzyma odpowiedni rodzaj problemu.

Schwartz nazywa te dobrze dopasowane problemy zadaniami „w kształcie Claude”. W ciągu trzech miesięcy on i jego współpracownicy zastosowali to ramowanie do puli 400 kandydujących problemów, ostatecznie tworząc 36 manuskryptów przy udziale 19 współautorów.

Co tak naprawdę robi BootLoops

BootLoops to modułowa platforma do obliczeń naukowych. Znajduje się pomiędzy badaczem a dużym modelem językowym, takim jak Claude firmy Anthropic.

Głównym przypadkiem użycia zestawu jest fizyka matematyczna. Potrafi obliczyć 30 całek od początku do końca. Połowa z nich — 15 całek — odtwarza już znane wyniki. Pozostałe 15 to nowe, a wśród nich są eliptyczne całki Feynmana.

Dla osób spoza fizyki: całki Feynmana to matematyka stojąca za oddziaływaniami cząstek w kwantowej teorii pola, a odmiana eliptyczna jest notorycznie trudna do obliczenia.

Znacznie dalej niż fizyka

Projekt nie kończy się na fizyce cząstek. BootLoops sięga do około 18–22 różnych dziedzin, w tym ekologii, genetyki populacyjnej i kosmologii.

Weryfikacja stanowi centralny element konstrukcji. BootLoops generuje wyniki jako skrypty Pythona, które zwracają rezultaty z dowolną precyzją. Ten wybór odpowiada na znane ogrzenie modeli językowych, które generują wiarygodny tekst, a nie dokładne obliczenia: kierując liczby przez wykonywalny kod, BootLoops pozwala badaczom sprawdzać i ponownie uruchamiać wyniki, zamiast wierzyć modelowi na słowo.

Jak powstał projekt

BootLoops wyrósł z iteracyjnego procesu z Claude, który rozpoczął się w grudniu 2025 roku — około dziesięć miesięcy przed publiczną premierą. Schwartz zaczął od modelu Claude Opus 4.5. Do lata 2026 roku proces pracy przeszedł na Claude Fable 5, co oznaczało zmianę modelu bazowego w trakcie projektu.

Premiera nastąpiła po opublikowaniu posta gościnnego autorstwa Schwarza na blogu firmy Anthropic pt. „Claude-shaped science” (Nauka w kształcie Claude), który Anthropic opublikował.

Pomimo swoich początków BootLoops jest niezależny od modelu. Został zaprojektowany do współpracy z innymi dużymi modelami językowymi, w tym Gemini firmy Google i ChatGPT firmy OpenAI, dzięki czemu grupy badawcze nie są związane z jednym dostawcą AI. Oprogramowanie jest dystrybuowane na licencji MIT, liberalnej licencji open-source, która pozwala każdemu przeglądać, używać, modyfikować i redystrybuować kod.

Kto stoi za projektem

Schwartz jest profesorem fizyki na Harvardzie. Jego prace obejmują kwantową teorię pola, fizykę cząstek i uczenie maszynowe, a napisał także podręcznik dotyczący kwantowej teorii pola.

Zestaw narzędzi jest wprost przedstawiany jako aparatura badawcza. Nie jest przeznaczony do decyzji klinicznych, aktuarialnych, regulacyjnych ani krytycznych dla bezpieczeństwa, co utrzymuje jego zakres ściśle w obszarze badań, gdzie wyniki mogą być niezależnie sprawdzane.

Co to oznacza dla badań

Najbardziej użyteczną ideą w BootLoops może być etap selekcji, a nie samo oprogramowanie. Przejście od 400 kandydujących problemów do 36 manuskryptów oznacza znaczną filtrację. Ponieważ kod można swobodnie przeglądać i dostosowywać, inne laboratoria mogą teraz przetestować tę logikę selekcji na własnych problemach. Jak 36 manuskryptów wypadnie w recenzji naukowej — i jak szeroko inne grupy przyjmą zestaw narzędzi, który mogą swobodnie uruchamiać — to naturalne punkty do obserwowania w przyszłości.