Nosso recente pré-print sobre amplitudes de glúon gerou muita discussão, então quero compartilhar a história — incluindo como a IA ajudou a resolver um problema que nos deixava em dificuldades há um ano. Também farei uma palestra pública em Harvard esta semana. Detalhes no final.

Há cerca de um ano, especialistas mundiais nesse problema, Alfredo Guevara (IAS), David Skinner (Cambridge) e Andy Strominger (Harvard), perceberam algo surpreendente: amplitudes simples-menos não deveriam ser idênticas zero, apesar dos argumentos contrários em alguns livros didáticos (que têm uma brecha quando as partículas interagentes são colineares). A questão se tornou: quais deveriam realmente ser essas amplitudes?

Em outubro passado, entrei na recém-criada divisão OpenAI for Science, liderada pela @kevinweil & @markchen90, com o objetivo de aprimorar as capacidades científicas dos nossos modelos de vanguarda. Fiquei tão empolgado com o que os modelos internos mais recentes poderiam fazer pela física que convidei meu coautor e orientador de doutorado, Andy, para trabalhar com eles em um problema, para que ele pudesse ver por si mesmo.

Alfredo, David e Andy passaram o último ano tentando encontrar uma fórmula simples para as amplitudes simples e negativas não nulas, análoga à fórmula Parke-Taylor obtida nos anos 80 para as amplitudes dupla-menos ("MHV"). Alfredo havia obtido uma expressão complicada, Eq. 21 no preprint, mas era difícil de administrar: uma soma sobre diagramas de Feynman cuja complexidade cresce superexponencialmente no número de partículas interagindo.

Usando essa fórmula, era difícil calcular as amplitudes até n=6 (como mostrado nas Eqs. 29--32), mas pensávamos que uma expressão muito mais simples deveria existir, assim como a fórmula de Parke-Taylor havia simplificado as horríveis computações do diagrama de Feynman para amplitudes MHV (isso é bem explicado na Parte N.2 do livro QFT de Zee). Mas essa fórmula ainda se mostrava difícil de alcançar.

Tivemos muitas trocas de mensagens com o GPT-5.2 Pro, que nos ajudou a identificar a região cinemática R_1 onde deveríamos buscar uma fórmula simplificada. Também encontrou simplificações surpreendentes e não triviais para as amplitudes que tínhamos, mostradas em Eqs. 35--38, o que o levou a adivinhar Eq. 39 para o padrão geral. Com esse alvo à vista, formulamos uma pergunta incisiva para um modelo interno abordar, e ele, independentemente, chegou à simples Equação 39 e depois a provou.

A parte do preprint após a Eq. 39 é essencialmente a prova fornecida pelo modelo e verificada por nós. Foi realmente um esforço colaborativo entre humanos e IA, com o GPT-5.2 e sua estrutura contribuindo no nível de um contribuidor muito talentoso. Como Andy disse, o resultado final que ele forneceu escapou à equipe por um ano e pode não ter sido encontrado por mais um tempo. Na minha opinião, cruzamos um limiar para a IA na física.

Acho que este ano será um ponto de inflexão para a ciência, e que a IA fará com a física em 2026 o que fez com a programação em 2025. Falarei sobre esses resultados recentes e as direções futuras em Harvard na terça-feira, às 14h, no pavilhão A do Science Center.