Kebuntuan riset fisika teoretis yang berlangsung lebih dari satu dekade akhirnya menemukan jalan keluar dengan bantuan kecerdasan buatan generatif. Dua fisikawan, termasuk peraih Nobel Fisika Giorgio Parisi, memakai AI untuk memperoleh solusi analitis atas persoalan matematika yang selama ini sulit dibuktikan.
Temuan tersebut menunjukkan AI tidak hanya dapat mempercepat pekerjaan teknis, tetapi juga menawarkan sudut pandang yang luput dari peneliti. Namun, proses ini tetap melibatkan pemeriksaan ketat oleh manusia karena hasil awal AI masih mengandung sejumlah kesalahan.
Masalahnya Berada pada Fenomena Jamming
Persoalan yang dipecahkan berkaitan dengan jamming, transisi ketika kumpulan partikel yang semula dapat bergerak bebas berubah menjadi padat, kaku, tetapi tetap tidak teratur. Gambaran sederhananya adalah bola-bola biliar yang terus ditambahkan ke atas meja sampai tidak lagi memiliki ruang untuk bergerak.
Pada keadaan itu, setiap bola terkunci oleh bola di sekitarnya dan sistem mencapai titik kritis jamming. Fenomena ini telah dideskripsikan secara matematis oleh Parisi, Francesco Zamponi, dan rekan-rekannya dalam makalah pada 2014.
Dalam perhitungan tersebut, peneliti menemukan dua parameter bernama a dan b yang selalu memiliki jumlah 1. Kedua parameter itu menentukan bagaimana distribusi gaya kontak serta celah kecil antarbenda berskala ketika sistem mendekati titik kritis jamming.
| Unsur | Perannya dalam masalah jamming |
|---|---|
| Parameter a | Menggambarkan skala distribusi gaya kontak antarpartikel |
| Parameter b | Berkaitan dengan skala celah kecil antarpartikel |
| Hubungan utama | Nilai a dan b secara konsisten memenuhi a+b=1 |
Hubungan a+b=1 telah muncul dalam hasil numerik, tetapi pembuktian matematisnya tidak kunjung didapat. Zamponi mengatakan para peneliti terganggu karena tidak pernah mampu membuktikan hubungan itu secara formal.
Kesulitan tersebut makin menarik karena Matthieu Wyart dari Swiss Federal Technology Institute atau EPFL memperoleh hubungan yang sama lewat pendekatan yang berbeda. Kesamaan hasil itu memberi sinyal bahwa ada konsep fisika baru yang seharusnya dapat menjembatani kedua pendekatan tersebut.
Claude Diuji untuk Menjawab Kebuntuan
Setelah sekitar 10 tahun tanpa kemajuan berarti, Parisi memutuskan mencoba AI generatif untuk melihat persoalan dari arah lain. Ia menggunakan Claude, model AI buatan Anthropic, setelah teknologi itu mampu mereproduksi hasil numerik dari makalah 2014.
Parisi kemudian meminta Claude menjelaskan alasan matematis di balik hubungan a+b=1. Menurut laporan www.kompas.com yang mengutip Live Science, berkas LaTeX keluaran AI itu segera menarik perhatian Zamponi karena gagasan intinya dinilai benar.
Zamponi menyebut momen tersebut mengubah pandangannya mengenai kemampuan model AI dalam fisika teoretis. Ia menilai temuan itu penting bukan karena AI menggantikan fisikawan, melainkan karena AI membawa keterampilan formal matematika yang tidak selalu menjadi fokus keahlian sehari-hari peneliti fisika.
Jawaban awal Claude belum langsung siap diterbitkan karena terdapat beberapa bagian yang perlu diperbaiki. Meski begitu, para peneliti menyatakan gagasan dasarnya sudah tepat dan dapat dikembangkan menjadi solusi yang sahih.
Secara total, proses menuju solusi analitis yang dapat dipublikasikan tercapai dalam sekitar 40 kali prompt. Hasilnya kemudian dipublikasikan pada 1 Juli di Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment.
Solusi Ternyata Tersimpan di Dalam Persamaan
Yang mengejutkan, solusi tersebut tidak membutuhkan asumsi fisika dari luar persamaan atau hubungan tambahan yang lebih mendalam antarfungsi. Jalan keluarnya ternyata sudah tersembunyi di dalam struktur persamaan yang selama ini dipelajari para fisikawan.
Zamponi menilai matematikawan murni yang bekerja penuh waktu pada persamaan serupa mungkin saja dapat mencapai solusi yang sama. Akan tetapi, Claude memberi akses cepat ke kumpulan pengetahuan matematika dan kemampuan formal yang luas saat para peneliti telah berulang kali menemui jalan buntu.
Bagi Zamponi, pertanyaan apakah AI hanya melakukan pencocokan pola dari literatur atau menjalankan sesuatu yang menyerupai kreativitas bukan hal yang paling menentukan. Yang lebih penting, AI berhasil menawarkan langkah yang tidak ditemukan tim peneliti melalui upaya sebelumnya.
Parisi, penerima Nobel Fisika 2021, dan Zamponi kini memperlihatkan bentuk kolaborasi yang menempatkan manusia sebagai pengarah ilmiah. Zamponi juga menerapkan pendekatan serupa pada masalah penambahan sekuensial acak bola keras berdimensi tinggi.
Dalam pekerjaan lanjutan itu, AI dinilai sangat membantu mempercepat penulisan dan optimalisasi kode. Namun, sebagian besar gagasan konseptual tetap harus datang dari peneliti, sehingga panduan manusia masih menjadi bagian yang tidak tergantikan dalam riset tersebut.