ИИ-помощник берёт на себя сложнейшие расчёты в космологии экспресс

Оригинал: "LLMs with in-context learning for Algorithmic Theoretical Physics"

arXiv:2605.08212 · 2026-05-06 · CC BY 4.0 · 1 мин

Машинное обучение Компьютерная лингвистика Общая теория относительности Теоретическая физика высоких энергий

Нейросеть с математическим движком решает уравнения для проверки новых теорий гравитации.

Расширение Вселенной ускоряется, и, возможно, гравитация работает не так, как мы думаем. Физики разрабатывают альтернативные теории, но чтобы их проверить, нужно рассчитать, как из ряби после Большого взрыва выросли галактики. Такие расчёты — это длинные уравнения с сотнями слагаемых, где легко запутаться. Жорж Леметр и Эдвин Хаббл заложили основы, но теперь машина берёт черновую работу на себя.

Нейросеть Claude, подключённая к математическому пакету Maple, действует как робот-повар: вы даёте рецепт (исходную теорию), а она сама отмеряет ингредиенты (упрощает формулы), смешивает (подставляет выражения) и выпекает (выдаёт предсказания). Физику остаётся проверить вкус — сравнить с наблюдениями. На задаче о космических возмущениях ИИ после пары примеров справлялся с большинством новых, но иногда ошибался, путая знаки или теряя члены.

Нейросеть ошибается не как машина — она последовательна в заблуждениях, словно имеет свой стиль мышления.

Такой помощник способен в разы ускорить поиск разгадки скрытой энергии космоса — или вовсе показать, как расширение обходится без неё. Пока без контроля человека не обойтись, но ясно: будущее космологии требует симбиоза ума живого и машинного.

Оригинальная аннотация

как её написали авторы, на английском 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.

Весь граф →

Первые расчёты космической ряби вели карандашом на бумаге. Одна арифметическая оплошность — и открытие откладывалось на десятилетие.

Учёные

Adam Riess Brian Schmidt Edwin Hubble Georges Lemaître Maarten Schmidt Saul Perlmutter

Понятия

большие языковые модели метод CLs квантовое моделирование физических систем система отсчёта космологическое моделирование автоматизированный анализ гибридный алгоритм искусственный интеллект квантовоподобные модели вычислительный метод нейронные сети в пространственном картировании лагранжиан гибридный подход задача оптимизации научный ассистент на основе ИИ обучение медицина астрофизика с ИИ вычислительная стоимость классический предел

Я автор

ИИ-помощник берёт на себя сложнейшие расчёты в космологии экспресс

Оригинальная аннотация