नोबेल पुरस्कार विजेता जॉर्जियो पेरिसी और AI क्लॉड ने सुलझाया भौतिकी का एक दशक पुराना रहस्य

एक दशक से भी अधिक समय से भौतिकविदों को पता था कि जैमिंग थ्योरी के दो महत्वपूर्ण घातांकों (critical exponents) a और b का योग 1 होता है। संख्यात्मक साक्ष्य (numerical evidence) बहुत मजबूत थे, लेकिन कोई भी इसे गणितीय रूप से साबित नहीं कर पाया था। 2026 में, नोबेल पुरस्कार विजेता जॉर्जियो पेरिसी (Giorgio Parisi) और फ्रांसेस्को ज़ैम्पोनी (Francesco Zamponi) ने इस कमी को पूरा किया - और यह केवल मानवीय अंतर्दृष्टि से नहीं, बल्कि एक AI के सहयोग से हुआ ।

आइए जानते हैं कि उन्होंने क्या खोजा, Anthropic के AI क्लॉड (Claude) ने इसमें कैसे योगदान दिया, और यह सबूत अव्यवस्थित प्रणालियों (disordered systems) के भौतिकी के लिए क्यों मायने रखता है।

वैज्ञानिक खोज: क्या साबित हुआ?

पेरिसी और ज़ैम्पोनी ने arXiv पर एक प्रीप्रिंट (arXiv:2606.03300) प्रकाशित किया, जिसमें उन्होंने पहली बार a + b = 1 पहचान का विश्लेषणात्मक प्रमाण प्रस्तुत किया। यह जैमिंग (जाम होना) संक्रमण के पूर्ण प्रतिकृति-समरूपता-भंजन (fullRSB) सिद्धांत में दो महत्वपूर्ण घातांकों के बीच संबंध है ।

पहेली की पृष्ठभूमि

एक दशक पहले, चार्बोनो, कुरचन, पेरिसी, अर्बानी और ज़ैम्पोनी (CKPUZ, 2014) द्वारा विकसित fullRSB समाधान के अनुसार, तीन महत्वपूर्ण घातांक - a, b, और c - जैमिंग बिंदु के पास पैमाने के व्यवहार (scaling behavior) का वर्णन करते हैं ।

• b = (1 + c)/2: यह पहला संबंध पहले ही गणितीय रूप से साबित हो चुका था ।
• a + b = 1: दूसरा संबंध, जिसे दशकों से संख्यात्मक रूप से अत्यधिक सटीकता के साथ देखा जा रहा था, लेकिन इसका विश्लेषणात्मक प्रमाण किसी को नहीं मिल पाया था ।

सबूत से क्या पता चला?

यह साबित होने पर कि a + b = 1 है, यह भी पता चला कि a = (1 - c)/2 होता है। इसका मतलब है कि a और b दोनों को केवल एक पैरामीटर 'c' के ज़रिए व्यक्त किया जा सकता है। इससे fullRSB समाधान की भविष्यवाणी क्षमता और भी अधिक सुसंगत हो जाती है । इसके अलावा, यह संबंध स्वतंत्र रूप से उन पैमाने के संबंधों (scaling relations) को भी जन्म देता है, जिनकी भविष्यवाणी पहले वायर्ट (Wyart) और उनके सहयोगियों ने यांत्रिक-सीमांत-स्थिरता (mechanical-marginal-stability) तर्कों के आधार पर की थी ।

AI ने कैसे की मदद?

यह सबूत केवल मानवीय बुद्धि का नतीजा नहीं था। शोध पत्र में स्पष्ट रूप से लिखा है: "यह सबूत क्लॉड (सोनेट 4.6 और ओपस 4.7) के साथ बातचीत के माध्यम से प्राप्त किया गया था और हमारे द्वारा सत्यापित किया गया था" ।

सहयोग की प्रक्रिया

• पेरिसी और ज़ैम्पोनी ने क्लॉड के साथ लगभग 40 दौर की बातचीत की ।
• उन्होंने क्लॉड के दो मॉडल वर्ज़न का इस्तेमाल किया: Sonnet 4.6 और Opus 4.7 ।
• क्लॉड ने एक ही बार में पूरा सबूत नहीं दिया। बल्कि, बातचीत के दौरान उसने लगभग पूरा सबूत चरणबद्ध तरीके से निकाला। लेखकों ने फिर हर कदम की समीक्षा की, उसे सही किया और सत्यापित किया ।
• इस पूरी बातचीत के लॉग को सार्वजनिक निरीक्षण के लिए Zenodo पर संग्रहीत किया गया है ।

काम का बंटवारा

• क्लॉड ने संभावित बीजगणितीय जोड़-तोड़ (algebraic manipulations) तैयार किए, fullRSB समीकरणों में पैटर्न की पहचान की, और भारी प्रतीकात्मक तर्क (symbolic reasoning) को अंजाम दिया ।
• पेरिसी और ज़ैम्पोनी ने वैचारिक ढांचा प्रदान किया, गणितीय शुद्धता को मान्य किया, और यह सुनिश्चित किया कि सबूत स्थापित भौतिकी के अनुरूप हो । पेपर में यह भी उल्लेख है कि Opus 4.7 ने लेखकों के न्यूनतम पर्यवेक्षण के साथ, मूल रूप से स्वयं ही सबूत निकाल लिया ।

प्रकाशन और महत्व

यह प्रीप्रिंट 2 जून, 2026 को arXiv पर पोस्ट किया गया (2 जुलाई, 2026 को अपडेट किया गया) । लेखकों की सूची में जॉर्जियो पेरिसी और फ्रांसेस्को ज़ैम्पोनी हैं; क्लॉड को एक सह-लेखक के बजाय इस्तेमाल किए गए AI उपकरण के रूप में स्वीकार किया गया है ।

दुनिया भर के मीडिया (Il Fatto Quotidiano, Correio Braziliense, 36Kr, Digg) ने इसे एक ऐतिहासिक घटनाक्रम बताया है, जहां एक नोबेल पुरस्कार विजेता ने एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) को एक वास्तविक शोध सहयोगी के रूप में इस्तेमाल किया और एक लंबे समय से चली आ रही सैद्धांतिक बाधा को तोड़ा । इसने यह दिखाया कि AI उन्नत सैद्धांतिक भौतिकी में केवल सहायक के रूप में नहीं, बल्कि गैर-तुच्छ गणितीय प्रमाणों को निकालने में सक्रिय भागीदार के रूप में भी योगदान दे सकता है।