Schwartz lanza BootLoops 1.0, una herramienta de LLM de código abierto para la ciencia

Anthropic el 1 de octubre de 2026 publicó ciencia con forma Claude, una publicación invitada del físico teórico Matthew Schwartz que describe BootLoops, una herramienta de código abierto que construyó con Claude para cálculos exactos en ciencia cuantitativa. BootLoops 1.0 se lanzó públicamente el mismo día bajo la Licencia MIT.

De amplitudes de dispersión a una herramienta general

Schwartz escribe que comenzó el proyecto cuando Anthropic lanzó Claude Fable 5 en el verano de 2026, después de un experimento anterior, descrito en su publicación de Anthropic Vibe Physics, en el que utilizó Claude Opus 4.5 como asistente de investigación en diciembre de 2025. Su primera tarea para el nuevo modelo fue portar y unificar métodos de sus artículos sobre amplitudes de dispersión y la literatura adyacente en un único marco basado en el bootstrap de la matriz S y el bootstrap seminumérico, enfoques complementarios que determinan una amplitud mediante restricciones físicas y evaluación numérica de alta precisión hasta que queda una única respuesta exacta.

En física de partículas, las amplitudes de dispersión proporcionan el vínculo teórico entre los restos de colisiones en el Gran Colisionador de Hadrones y las partículas que una colisión produce, y Schwartz escribe que una única integral de Feynman de frontera puede ocupar a un grupo de investigación durante años. Informa que Claude reprodujo los resultados de uno de sus artículos en aproximadamente 20 minutos, frente a las semanas que él había dedicado a escribir su propio código, y que identificó un algoritmo mejor que desconocía. Cuando le pidió al modelo pasar de los logaritmos, la familia de funciones más simple en estos cálculos, a la clase más compleja de funciones elípticas, reporta que generalizó la maquinaria portada y escribió la mayor parte del nuevo software él mismo. Schwartz informa que la herramienta calculó finalmente 30 integrales de extremo a extremo: 15 reproducciones de resultados conocidos mediante el nuevo método y 15, incluidas integrales de Feynman elípticas, que nunca antes se habían calculado. Él llama a los problemas que coinciden con las fortalezas de los modelos actuales “ciencia con forma Claude”, y el nombre de la herramienta hace referencia a sus orígenes en los cálculos bootstrap de amplitudes de dispersión.

Resultados en ecología, genética, economía y lingüística

En ecología, Schwartz informa que Claude reconoció una ecuación de 2005 del ecólogo Rampal Etienne, que proporcionó a la teoría de biodiversidad neutral de Stephen Hubbell una forma precisamente comprobable, como resoluble, y la resolvió después de 20 años sin una solución a gran escala. Aplicado a datos de censos forestales, informa que el cálculo muestra que la composición de especies arbóreas en Barro Colorado Island, en el Canal de Panamá, está cambiando 4,5 veces más rápido de lo que permite la teoría neutral. Con el profesor de biología vegetal James O’Dwyer, Schwartz construyó entonces un modelo predictivo mínimo de las historias de vida de las especies que, según él, concuerda estrechamente con los datos; el dúo está extendiéndolo de Panamá a otras parcelas forestales globales utilizando conjuntos de datos que Claude ayudó a curar.

En genética de poblaciones, informa que la herramienta resolvió una expresión integral de 30 años sobre cómo la selección natural actúa sobre mutaciones raras, y luego aplicó el resultado a gnomAD, que Schwartz identifica como el catálogo público más grande de variación genética humana; el sitio del proyecto describe un ajuste a aproximadamente 730 000 exomas humanos, 1,46 millones de copias del genoma. Con el colega Michael Desai, Schwartz informa que analizó 5,7 mil millones de pares de mutaciones cercanas en genomas del Proyecto 1000 Genomas y encontró evidencia de conversión génica, un mecanismo que, según señala, casi todo análisis que usa variación genética enlazada ignora.

Una colaboración en economía con Isaiah Andrews y Jesse M. Shapiro se convirtió en Documento de trabajo NBER 35782, emitido en septiembre de 2026. El documento informa que, entre 4 452 paquetes de replicación publicados de cinco revistas de economía, el flujo de trabajo de LLM de código abierto de los autores identificó discrepancias en 3 460 artículos o apéndices, redujo el tiempo de cálculo en más de un factor de 10 mientras mantenía o mejoraba la precisión en 496 artículos, y desarrolló una nueva extensión coherente con los objetivos y supuestos de cada artículo en 923 artículos. Schwartz escribe que el flujo de trabajo trasladó los paquetes de MATLAB, Stata y otras herramientas comerciales a código abierto, alrededor de 30 000 rutinas, y verificó casi todos los números que podían validarse contra las tablas publicadas.

En lingüística, Schwartz informa que, trabajando con tres lingüistas, el grupo produjo AccStack, una base de datos de acentuación de palabras que cubre 6 072 lenguas con una bibliografía de 160 000 trabajos de fonología. Su lista de colaboraciones expertas adicionales incluye un modelo cuantitativo de la progresión del Gran Evento de Oxidación a lo largo de cuatro glaciaciones, construido con el geoquímico David Johnston; un estudio demográfico del ciclo de vida de las manchas solares extendido a manchas estelares, con la astrofísica Cecilia Garraffo; cálculos de evidencia bayesiana exactos y verificables para árboles evolutivos, con los biólogos evolutivos Scott Edwards y Paul Lewis; una solución exacta al “problema final” de Watson, la probabilidad de retorno de un paseo aleatorio tridimensional y el último de los integrales de red que George Watson inició en 1939; y una herramienta de cosmología para ajustar parámetros cosmológicos a datos de estructura a gran escala, incluyendo el espectro de potencia de dos bucles completo y la trispectro de un bucle.

Flujo de trabajo, escala y modos de falla

Schwartz informa que el esfuerzo produjo 36 manuscritos en 18 campos con 19 coautores durante tres meses, extraídos de aproximadamente 400 problemas candidatos; el sitio del proyecto indica que las aplicaciones de BootLoops 1.0 abarcaron veintidós campos. La configuración que describe ejecuta sesiones de Claude Code en terminales de máquinas virtuales de Google Cloud vinculadas a repositorios de GitHub y Overleaf, con una sesión maestra que coordina las sesiones del proyecto, asigna cómputo y valida resultados mientras subagentes en segundo plano almacenan resultados intermedios en archivos markdown. Escribe que los clasificadores de salvaguarda de Fable 5 se activaron regularmente durante el trabajo, y que la disposición confina cada bloque a un solo agente en lugar de permitir que corrompa una sesión completa.

Documenta modos de falla recurrentes: el modelo declara victoria prematuramente, ofrece estimaciones de tiempo demasiado largas o demasiado cortas, recurre a cálculos de varios días donde la construcción de una herramienta terminaría en minutos, y pierde contexto cuando las sesiones largas se compactan. Sus mitigaciones, según escribe, incluyeron codificar habilidades de protocolo en el arnés, insistir en ver los gráficos él mismo y volver a comprobar los resultados como árbitro adversarial; su instrucción repetida al modelo fue “pensar más inteligentemente, no más duro”.

Términos de lanzamiento, financiación y propiedad

El repositorio BootLoops contiene un único commit del 1 de octubre de 2026 para BootLoops 1.0, publicado bajo la Licencia MIT con textos y figuras bajo CC BY 4.0. El repositorio indica que el código fue creado por Matthew D. Schwartz y escrito por Claude bajo su supervisión, con derechos de autor pertenecientes a Anthropic PBC, y que el lanzamiento no es un producto oficialmente respaldado por Anthropic y es mantenido por Schwartz. El repositorio alberga 49 paquetes de herramientas, con el proyecto publicado como seis repositorios paralelos; el código es Python 3.12 con algunos componentes de Julia y fue validado en Linux x8664 y en contenedores Debian en x8664 y arm64, mientras que macOS no formó parte de las pruebas de lanzamiento. El repositorio describe las herramientas como instrumentos de investigación y afirma que no están destinadas ni son adecuadas para decisiones clínicas, actuariales, de pago, regulatorias o de seguridad pública.

En el sitio del proyecto, Schwartz describe BootLoops como un arnés independiente del modelo que lo impulsa, utilizable con Claude, Gemini o ChatGPT, y establece el estándar de aceptación: un diagrama se resuelve solo cuando se conoce su forma funcional completa y un script de Python puede evaluarlo con precisión arbitraria en una laptop. El sitio indica que Anthropic proporcionó la financiación del proyecto mientras que BootLoops es propiedad y está mantenido por Schwartz. La publicación de Anthropic revela que Schwartz trabajó como investigador visitante en Anthropic durante el proyecto, y el artículo del NBER señala por separado que trabajó como contratista para Anthropic en ese estudio y que Anthropic no respalda sus resultados.