Bahasa komputer temukan kesalahan dalam makalah fisika yang banyak dikutip

Seorang peneliti yang menggunakan bahasa formalisasi Lean telah menemukan kelemahan mendasar dalam makalah fisika tahun 2006 yang berpengaruh mengenai model dua Higgs doublet. Joseph Tooby-Smith dari University of Bath membuat penemuan tersebut saat sedang membangun pustaka teorema fisika yang terverifikasi. Penulis asli makalah tersebut telah mengakui kesalahan tersebut dan berencana untuk menerbitkan erratum.

Joseph Tooby-Smith, seorang peneliti di University of Bath di Inggris, menerapkan bahasa komputer Lean—yang dirancang untuk memverifikasi pembuktian matematis—pada makalah fisika tahun 2006 yang mengkaji stabilitas potensial model dua Higgs doublet (2HDM). Makalah tersebut, yang telah banyak dikutip sejak diterbitkan, mengklaim bahwa kondisi tertentu, yang dilambangkan sebagai C, sudah cukup untuk memastikan solusi yang stabil. Namun, proses formalisasi yang dilakukan Tooby-Smith mengungkapkan contoh penyangkal di mana kondisi C gagal menghasilkan stabilitas, sehingga meruntuhkan teorema tersebut hingga ke intinya. Tooby-Smith menggambarkan usahanya sebagai langkah rutin untuk memasukkan hasil tersebut ke dalam PhysLib, sebuah basis data penelitian fisika formal yang sedang berkembang yang dimodelkan setelah pustaka matematika MathsLib. 'Kami tidak bertujuan untuk menyanggah makalah; kami bertujuan untuk membangun hasil yang dapat digunakan semua orang,' ujarnya. Meskipun kesalahan tersebut secara signifikan memengaruhi makalah aslinya, Tooby-Smith mencatat bahwa hal itu kemungkinan tidak berdampak pada studi selanjutnya yang mengutipnya. Ia telah memberi tahu para penulis, yang mengonfirmasi masalah tersebut dan berniat untuk menerbitkan erratum. Ini menandai pertama kalinya perangkat lunak semacam itu mengidentifikasi kesalahan dalam makalah fisika, yang memicu kekhawatiran tentang potensi cacat dalam karya-karya lain. 'Karena banyak fisikawan tidak tertarik pada detail-detail kecil ini, terkadang mereka melewatkannya, dan di situlah letak kesalahannya,' jelas Tooby-Smith. Kevin Buzzard di Imperial College London mendukung perluasan formalisasi ke fisika teoretis, menyoroti manfaatnya untuk membangun pustaka teorema yang andal dan melatih model AI. Ia mencatat bahwa menciptakan kumpulan hasil fisika formal yang substansial akan memerlukan upaya manual awal sebelum mesin dapat membantu dengan lebih efektif. Temuan Tooby-Smith muncul dalam pracetak di arXiv (DOI: 10.48550/arXiv.2603.08139).

Artikel Terkait

Illustration depicting linguists studying why human language resists compression like computer code, contrasting brain processing with digital efficiency.
Gambar dihasilkan oleh AI

Studi mengeksplorasi mengapa bahasa manusia tidak dikompresi seperti kode komputer

Dilaporkan oleh AI Gambar dihasilkan oleh AI Fakta terverifikasi

Model baru dari para linguis Richard Futrell dan Michael Hahn menunjukkan bahwa banyak ciri khas bahasa manusia—seperti kata-kata yang familiar, urutan yang dapat diprediksi, dan makna yang dibangun langkah demi langkah—mencerminkan batasan pada pemrosesan informasi berurutan daripada dorongan untuk kompresi data maksimum. Karya ini diterbitkan di Nature Human Behaviour.

Para peneliti telah mengembangkan algoritma yang disebut kode phantom untuk membuat komputer kuantum kurang rentan kesalahan, yang berpotensi memungkinkan mereka menjalankan simulasi kompleks lebih efisien. Kode-kode ini memungkinkan belitan qubit logis tanpa manipulasi fisik, mengurangi risiko kesalahan. Pendekatan ini menjanjikan untuk tugas-tugas yang memerlukan belitan ekstensif, meskipun bukan solusi lengkap untuk tantangan komputasi kuantum.

Dilaporkan oleh AI

Komputer kuantum menghadapi tantangan signifikan dari kesalahan yang membatasi kegunaan mereka, tetapi terobosan terbaru dalam koreksi kesalahan menawarkan harapan. Inovasi melibatkan pembuatan qubit logis dari lebih sedikit qubit fisik serta peningkatan keandalan melalui belitan kuantum dan perlindungan tambahan. Para ahli menggambarkan ini sebagai masa yang menarik di mana teori dan praktik sedang bertemu.

Para peneliti telah menggunakan dua komputer kuantum dan dua superkomputer untuk menyimulasikan molekul dengan 12.635 atom, memecahkan rekor sebelumnya. Pendekatan hibrida ini menyasar kompleks ligan-protein yang relevan untuk penemuan obat. Pencapaian ini menandai kemajuan menuju simulasi kuantum praktis meskipun terdapat keterbatasan perangkat keras saat ini.

Dilaporkan oleh AI

Dua studi terbaru menunjukkan komputer kuantum dapat meretas kriptografi kurva eliptik—yang mengamankan bank, lalu lintas internet, dan mata uang kripto seperti Bitcoin—dengan jumlah qubit yang jauh lebih sedikit dari perkiraan sebelumnya: sekitar 10.000-30.000 untuk satu pendekatan atau 500.000 untuk pendekatan lainnya. Para peneliti menyoroti kemajuan perangkat keras yang pesat, mendesak peralihan ke standar pasca-kuantum.

Situs web ini menggunakan cookie

Kami menggunakan cookie untuk analisis guna meningkatkan situs kami. Baca kebijakan privasi kami untuk informasi lebih lanjut.
Tolak