📄 معروضة نسخة «بسيط» — «متقدم» غير جاهزة بعد. أضفه إلى المفضّلة للمساعدة في تسريعها. اطلب التحليل الكامل

تسارع توسع الكون، وربما لا تعمل الجاذبية كما نعتقد. يطور الفيزيائيون نظريات بديلة، ولكن لاختبارها، يجب حساب كيف نشأت المجرات من التموجات بعد الانفجار العظيم. هذه الحسابات عبارة عن معادلات طويلة بمئات الحدود، يسهل الضياع فيها. وضع جورج لومتر وإدوين هابل الأسس، أما الآن فتتولى الآلة العمل الشاق.

تعمل شبكة Claude العصبية، المتصلة بحزمة Maple الرياضية، مثل روبوت طاهٍ: تعطيه الوصفة (النظرية الأولية)، فيقيس المكونات (يبسط الصيغ)، ويخلط (يعوض التعابير)، ويخبز (يعطي التنبؤات). يبقى على الفيزيائي تذوق النتيجة — مقارنتها بالملاحظات. في مهمة الاضطرابات الكونية، تعامل الذكاء الاصطناعي بعد بضعة أمثلة مع معظم الحالات الجديدة، لكنه أخطأ أحيانًا، بخلط الإشارات أو فقدان الحدود.

يمكن لمساعد كهذا أن يسرع البحث عن حل لغز الطاقة الخفية للكون أضعافًا — أو حتى إظهار كيف يحدث التوسع دونها. لا غنى عن الإشراف البشري حاليًا، لكن الأمر واضح: مستقبل علم الكونيات يتطلب تعايشًا بين العقل البشري والآلي.

الملخص الأصلي

كما كتبه المؤلفون، بالإنجليزية arXiv:2605.08212

There is an increasing number of algorithmic computations in theoretical physics. These, while conceptually simple, can nevertheless be time-consuming and contain subtleties that should not be overlooked. Given the recent improvement of Large Language Models (LLM), it is natural to investigate whether LLMs equipped with a computer algebra system (CAS) runtime and sufficiently informative context can reliably carry out these algorithmic tasks. In this work, we interface Claude with Maple, and apply this framework to cosmological perturbations in modified theories of gravity. We demonstrate the current capabilities of this approach, the typical failures, and how the same can be improved. We find that a frontier LLM supplied with worked examples is able to solve most test problems.