Компания Anthropic и группа из Института теоретической физики Китайской академии наук независимо друг от друга выполнили расчет девятипетлевых амплитуд рассеяния в рамках теории Янга-Миллса. Для решения этой задачи обе команды применили большие языковые модели. Anthropic задействовала собственную модель Claude, а китайские исследователи использовали альтернативную LLM-платформу. Информация о достижении появилась на технологическом портале ITHome.
Амплитуды рассеяния описывают вероятности взаимодействия элементарных частиц. В квантовой теории поля их вычисление требует суммирования вкладов от диаграмм Фейнмана. С ростом числа петель количество диаграмм и алгебраическая сложность выражений возрастают экспоненциально. Девятипетлевой порядок соответствует учету квантовых поправок девятого уровня. Для теории Янга-Миллса, лежащей в основе квантовой хромодинамики, подобные вычисления долгое время оставались недоступными. Ранее максимальный достигнутый порядок для непланарных амплитуд в чистой теории Янга-Миллса не превышал пяти петель. В максимально суперсимметричной N=4 теории Янга-Миллса рекорд составлял восемь петель. Преодоление барьера в девять петель для несуперсимметричного случая стало возможным благодаря интеграции методов машинного обучения в рабочий процесс символьных вычислений.
История вычисления многопетлевых амплитуд в теории Янга-Миллса насчитывает несколько десятилетий. Ранее удавалось достичь пяти петель для непланарных конфигураций с использованием метода дифференциальных уравнений и мощных вычислительных кластеров. Восемь петель для суперсимметричного случая были получены в 2023 году с привлечением элементов машинного обучения для предсказания базисов интегралов. Девятипетлевой расчет для чистой теории Янга-Миллса долгое время считался недостижимым из-за комбинаторного взрыва числа диаграмм и глубины рекурсий. Современные языковые модели обошли это ограничение благодаря способности выявлять скрытые закономерности в символьных данных.
Языковые модели выступили в роли ассистентов для генерации, упрощения и проверки громоздких алгебраических конструкций. При вычислении девятипетлевых амплитуд возникают выражения, содержащие десятки миллионов слагаемых. Традиционные алгоритмы компьютерной алгебры требовали бы месяцев непрерывного счета и значительных человеческих усилий для промежуточного контроля. Использование LLM позволило автоматизировать рутинные операции, такие как приведение подобных членов, факторизация и поиск симметрий. Модель Claude от Anthropic взаимодействовала с пакетами символьной алгебры через программный интерфейс, предлагая стратегии упрощения и отбрасывая заведомо нулевые вклады на основе изученных ранее структур. Китайская группа реализовала схожий подход, адаптировав открытые языковые модели под специфику тензорных сокращений в калибровочных теориях.
Полученные результаты имеют значение для проверки теоретических гипотез о структуре амплитуд. В частности, они позволяют тестировать гипотезу о максимальной трансцендентности весовых функций, появляющихся в старших петлях. Кроме того, точное знание многопетлевых поправок важно для прецизионных расчетов фона в экспериментах на Большом адронном коллайдере, где вклад сильных взаимодействий доминирует над многими сигнальными процессами. Девятипетлевые амплитуды также служат полигоном для развития новых вычислительных методов на стыке квантовой теории поля и искусственного интеллекта.
Ожидается, что подробные научные статьи обеих групп появятся в открытом доступе после прохождения рецензирования. Независимое подтверждение результата двумя разными коллективами с применением различных ИИ-инструментов повышает достоверность полученных выражений. Достижение фиксирует смену парадигмы в теоретической физике, где языковые модели переходят от вспомогательной роли к статусу необходимого элемента для штурма наиболее сложных вычислительных рубежей.
