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BootLoops porta il calcolo certificato agli agenti di IA per la ricerca scientifica
BootLoops combina strumenti computazionali e protocolli per verificare la ricerca quantitativa svolta con l’aiuto dell’IA. Gli esempi spaziano dalla fisica matematica alla genetica delle popolazioni, all’ecologia e alla filogenetica, con ri
AI.info Team ·
«Claude e GPT sono bravi nella scienza, ma non sono scienziati: sì, sono intelligenti, ma può essere necessario guidarli a lungo, passo dopo passo, perché producano qualcosa di valore scientifico».
Matthew Schwartz, professore e autore dell’articolo ospite pubblicato da Anthropic
È da questa distinzione che nasce BootLoops, un toolkit open source per usare i modelli linguistici di grandi dimensioni nel lavoro scientifico quantitativo. Schwartz ha presentato il progetto in un articolo ospite pubblicato da Anthropic il 1° ottobre 2026. Il repository di BootLoops 1.0 combina software computazionale e protocolli pensati per rendere verificabile il risultato prodotto da un agente, anziché chiedere agli utenti di accettare una risposta sulla sola autorità del modello.
Dalla fisica matematica ad altri campi
Schwartz racconta di aver iniziato chiedendo a Claude di costruire strumenti per la fisica matematica, per poi ampliare il lavoro quando il software ha trovato applicazioni altrove. Il toolkit comprende integrali multidimensionali, relazioni di ricorrenza esatte, calcoli dell’evidenza bayesiana e metodi numerici con limiti d’errore certificati. La documentazione spiega a un agente che cosa fa ogni strumento e quali verifiche deve superare il suo risultato.
Il punto di partenza del progetto sono state le ampiezze di scattering, calcoli usati nella fisica delle particelle. Schwartz descrive come ha usato Claude per trasferire metodi esistenti in un framework comune ed estenderli agli integrali ellittici. Secondo il suo resoconto, il lavoro ha prodotto 30 calcoli integrali completi: 15 riproduzioni di risultati noti e 15 calcoli che non erano stati eseguiti in precedenza con quell’approccio.
Le applicazioni descritte nell’articolo di Anthropic vanno oltre la fisica. Nella genetica delle popolazioni, Claude ha usato metodi della fisica matematica per risolvere un’espressione integrale riguardante il modo in cui la selezione naturale influisce sulle mutazioni rare; Schwartz afferma che il team l’ha applicata al catalogo gnomAD della variazione genetica umana. Un’analisi separata di genetica delle popolazioni ha esaminato 5,7 miliardi di coppie di mutazioni vicine e ha trovato evidenze di conversione genica. In filogenetica, il lavoro sull’evidenza bayesiana per gli alberi evolutivi costituisce un progetto distinto. Il repository descrive Mixalot come una base di codice per la statistica e Popcorn come una base di codice per la genetica delle popolazioni all’interno del toolkit; JaCKandJill è il repository separato, collegato al progetto, dedicato alla filogenetica bayesiana.
Le verifiche fanno parte del toolkit
BootLoops non comprende soltanto codice per eseguire calcoli. I suoi protocolli prevedono verifiche indipendenti in punti non usati per adattare il risultato, controlli positivi che dimostrino che una verifica è in grado di rilevare un errore, test su dati con una verità nota inserita prima di analizzare dati reali e registrazioni delle fonti che hanno contribuito all’adattamento. Le indicazioni chiedono inoltre agli agenti di provare un’esecuzione su piccola scala prima di avviarne una più grande.
Il repository elenca 49 pacchetti di strumenti e mette a disposizione un comando di autoverifica che esegue le batterie di test incluse. Secondo la documentazione, l’esecuzione richiede pochi minuti su un portatile; tre pacchetti si fermano con errori identificati per nome perché nel repository mancano i dati di cui hanno bisogno. I test che richiedono un motore esterno vengono saltati se questo non è installato, e la documentazione indica che cosa occorre aggiungere.
BootLoops è scritto principalmente in Python 3.12, con componenti Julia in alcuni pacchetti, ed è distribuito con licenza MIT. Il README riporta la validazione su Debian 12 con Python 3.12 e Julia 1.11 in container x86_64 e arm64, segnalando al contempo una limitazione per arm64 nel programma di installazione di Blade. macOS non è stato incluso nei test della versione distribuita.
Per Schwartz, gli scienziati restano alla guida
Il framework non rende automaticamente valida la conclusione di un agente. Schwartz scrive che Claude può valutare male l’importanza di un risultato, dichiarare concluso un lavoro lasciando irrisolta una lacuna fondamentale e trarre conclusioni errate dai calcoli. Nel flusso di lavoro che descrive, i ricercatori restano coinvolti nella scelta dei problemi, nell’approvazione dei piani, nell’esame dei risultati e nella consultazione di esperti del settore.
Questa distinzione si riflette anche nella titolarità del progetto: Schwartz afferma che BootLoops non è un progetto di Anthropic, benché durante il lavoro abbia operato presso l’azienda come ricercatore ospite. Il repository indica che è stato lui a crearlo e che Claude ha scritto il codice sotto la sua direzione. BootLoops chiede ai ricercatori di verificarne i risultati prima di farvi affidamento ed esclude dalle destinazioni d’uso previste le decisioni cliniche, attuariali, relative ai pagamenti, normative e di pubblica sicurezza.