Edisi 19 Oktober 2026

Lemparan koin hanya tampak acak. Jika Anda mengetahui setiap detail lemparannya, Anda bisa memprediksinya. Mungkinkah kebetulan kuantum menyembunyikan detail rahasia yang serupa?

Pada 1943, seorang matematikawan Inggris berkata tidak. Buktinya memakai satu foton dan sebuah polarisator. Bukti itu memicu sebelas tanggapan, sepuluh di antaranya di jurnal Nature, pada 1944 dan 1945.

Tanggapan kedua belas tidak pernah dicetak. Seorang peneliti di Jenewa menemukannya di Wina, di arsip Erwin Schrödinger. Dalam beberapa baris, Schrödinger membangun persis model yang dianggap mustahil itu.

Namun ia bukan penganut determinisme; sejak 1920-an ia membela adanya kebetulan di alam. Modelnya adalah bukti prinsip: sebuah bukti kemustahilan hanya berlaku untuk masalah sebagaimana masalah itu dirumuskan.

Sumber: Schrödinger's unpublished hidden-variable model in the 1944–45 debate over the "Collapse of Determinism", https://arxiv.org/abs/2610.20752

Satu megabar kira-kira sejuta kali tekanan udara di sekitar Anda. Tekanan sebesar itu mengubah isolator menjadi logam. Menciptakannya dengan gelombang kejut biasanya memerlukan laser raksasa di laboratorium nasional.

Sebuah tim MIT menemukan jalan pintas. Satu laser menghasilkan empat cincin cahaya, yang terbesar ditembakkan pertama, yang terkecil terakhir. Setiap cincin mengenai lapisan tipis air bertinta tepat ketika gelombang kejut yang bergerak ke tengah melintas, dan mendorongnya lebih kuat.

Empat cincin masing-masing 4,5 milijoule sudah cukup. Simulasi yang dicocokkan dengan lintasan gelombang kejut yang terukur menempatkan tekanan di pusat di atas 400 gigapascal. Empat cincin berurutan jauh lebih unggul daripada empat cincin terpisah.

Satu catatan: tekanan itu dihitung, belum diukur. Sinar-X diharapkan dapat memeriksanya. Jika terbukti, fisika materi ekstrem bisa muat di atas meja laboratorium biasa.

Sumber: Megabar Shocks on a Benchtop, https://arxiv.org/abs/2610.20749

Pada 1900, Hilbert meminta sebuah metode untuk menentukan apakah suatu persamaan polinomial punya solusi bilangan bulat. Pada 1970, jawabannya datang: metode seperti itu tidak mungkin ada.

Untuk pecahan, jawabannya baru datang belakangan. Pada awal Oktober 2026, sebuah pracetak dari OpenAI membuktikan bahwa jawabannya lagi-lagi tidak. Tidak ada algoritma yang dapat memutuskannya untuk setiap persamaan.

Zhi-Wei Sun dari Universitas Nanjing melanjutkan bukti itu. Ia menunjukkan bahwa kemustahilan itu sudah berlaku untuk persamaan dengan hanya 86 variabel. Alatnya adalah titik-titik pada kurva eliptik dan keluarga bilangan prima yang disusun dengan cermat.

Untuk bilangan bulat, Sun sebelumnya sudah menurunkan jumlahnya menjadi 10. Untuk pecahan, 86 adalah hasil dari konstruksi ini. Sun menyebutnya batas atas, bukan batas yang tidak bisa dipecahkan.

Sumber: 86 unknowns for Hilbert's tenth problem over the rationals, https://arxiv.org/abs/2610.20691

Galium bisa menangkap neutrino. Sesekali, sebuah neutrino mengubah satu atom galium menjadi germanium. Menghitung atom-atom itu mengukur berapa banyak neutrino yang lewat.

Ketika para fisikawan mengarahkan sumber radioaktif yang intens ke galium, mereka mendapati atom germanium sekitar 20% terlalu sedikit. Selisih itu, yang terkonfirmasi pada lebih dari 4 sigma, disebut "anomali galium".

Dua fisikawan beralih ke sumber lain: Matahari. Keluaran neutrinonya diukur oleh detektor lain, seperti Borexino dan SNO, secara independen dari galium. Mereka memprediksi 67,5 tangkapan dalam satuan standar. Eksperimen galium sendiri mengukur 66,1 ± 3,1.

Hasil ukur dan prediksi sesuai: rasionya 0,98. Jadi laju tangkapan pada galium tidak salah, begitu pula penghitungannya. Anomalinya nyata, dan penyebabnya ada di tempat lain.

Sumber: Gallium Anomaly and Solar Neutrinos, https://arxiv.org/abs/2610.22219

Foto rontgen dada sering membawa stempel di sudutnya: kode rumah sakit, sebuah label. Sebuah AI bisa belajar membaca stempel itu alih-alih paru-parunya. Akibatnya AI itu gagal, diam-diam, di rumah sakit lain.

Dua peneliti di Universitas Makerere mengintip ke dalam sebuah AI citra yang umum dipakai. Dari 144 kepala atensi, satu menonjol. Pada 62% dari 200 foto rontgen COVID-19, kepala itu terpaku pada teks di sudut kiri atas.

Hapus teks itu dengan tekstur jaringan yang realistis, dan atensi kepala itu kembali bergeser ke paru-paru. Pola yang sama muncul pada dua model AI lain dan pada kumpulan data kedua.

Kejutannya: matikan kepala itu, bahkan bersama dua kepala lain yang dicurigai, dan diagnosisnya tidak berubah secara terukur. Uji standar tidak bisa melihat jalan pintas itu. Hanya dengan mengintip ke dalam model, jalan pintas itu terungkap.

Sumber: Spurious Attention Heads in Vision Transformers: Mechanistic Identification of Annotation-Driven Bias in Medical Chest X-Ray Analysis, https://arxiv.org/abs/2610.21638

Dua perjalanan dengan panjang yang sama bisa melibatkan tanjakan yang sangat berbeda. Dan setiap tanjakan memakan energi, berulang kali, setiap kali dilalui. Apakah bentuk sebuah kota memperhitungkan hal itu?

Para peneliti di Spanyol mengambil jaringan jalan nyata dari 56 kota. Mereka mempertahankan perjalanan yang sama, yang diambil dari unggahan bergeolokasi, lalu memindahkan setiap jaringan di atas medannya: digeser, diputar, diregangkan.

Pada 26 dari 30 kota yang bisa diuji sepenuhnya, tata letak aslinya membutuhkan energi paling sedikit dari semua versi yang dicoba. Pada empat kota lainnya, versi yang digeser menghemat kurang dari 3%.

Bogotá akan menghemat 2,5% jika dipindah 750 meter ke barat. Tetapi lahan itu mencakup daerah rawan banjir di sepanjang Sungai Bogotá. Kota yang asli mungkin sudah berada di lahan termurah yang tersedia.

Sumber: Mobility energetic balance frames spatial configuration of cities, https://arxiv.org/abs/2610.21558

Untuk mengungsi sebelum siklon datang, orang perlu tahu di mana siklon akan menghantam, beberapa hari sebelumnya. Model cuaca AI rata-rata sudah menyaingi prakiraan klasik terbaik. Tetapi bagaimana dengan badai yang langka dan ganas?

Sebuah tim dari INRIA, Universitas Sorbonne, dan AXA memutar ulang 178 siklon. Mereka mengadu tiga model AI yang menghasilkan sekumpulan prakiraan sekaligus dengan IFS-ENS, ansambel berbasis fisika milik ECMWF.

Pada musim 2025, model AI FGN memberi probabilitas lebih besar pada posisi badai yang sebenarnya dibanding IFS-ENS untuk sekitar 90% siklon. FGN juga menempatkan angin terkuat dan tekanan terendah dengan lebih baik.

Titik lemahnya: badai versi AI terlalu lemah. Angin puncaknya kurang kencang, sementara IFS-ENS tetap lebih dekat ke acuan. Meski begitu, hubungan antara angin dan tekanan di dalam setiap badai tetap tepat.

Sumber: Can AI Forecast the Extremes? Evaluating Probabilistic Weather Models on Tropical Cyclones, https://arxiv.org/abs/2610.22077

Debu kosmik meredupkan cahaya dengan cara yang khas. Di Bima Sakti kita, debu membentuk cekungan di ultraungu di sekitar 2.175 ångström. Butiran karbon yang sangat kecil adalah tersangka utamanya.

Sebuah tim internasional yang dipimpin dari Universitas Padua mempelajari galaksi berjuluk Mutiara Hitam. Teleskop Webb melihatnya seperti keadaannya sekitar 500 juta tahun setelah Dentuman Besar.

Cahayanya menunjukkan cekungan debu yang sama, terdeteksi pada 17,6 sigma. Ini yang terjauh yang dilaporkan sejauh ini. Tetapi letaknya di 2.132 ångström, bergeser ke arah biru.

Cekungan yang diketahui dari galaksi yang sedikit lebih muda bergeser ke arah sebaliknya. Jadi debu paling awal tidak semuanya sama. Butiran grafit kecil atau molekul karbon yang disebut PAH sama-sama bisa menjelaskannya.

Sumber: An Attenuation Bump at z=9.3: Probing Dust Diversity at Cosmic Dawn, https://arxiv.org/abs/2610.20722

Biarkan dua program pembelajar sederhana menetapkan harga untuk saling bersaing. Keduanya akhirnya memasang harga jauh di atas harga persaingan. Sebuah studi penting tahun 2020 melihat ancaman di baliknya: banting hargaku dan aku balas.

Harga yang dipertahankan lewat pembalasan tampak seperti kartel. Tafsiran itulah yang membuat hasil tersebut berbobot di mata otoritas persaingan usaha. Dua peneliti di São Paulo mengujinya dengan lima cara.

Naikkan harga alih-alih menurunkannya, dan pesaing tetap "membalas" dengan cara yang sama. Pasangkan sebuah agen dengan agen asing, dan koordinasinya runtuh 80%. Dan penyimpangan yang lebih cerdik justru menguntungkan: rata-rata laba 17,5% lebih besar.

Jadi harga tetap tinggi bukan karena kecurangan dihukum, melainkan karena kecurangan tidak pernah dicoba. Mengacak siapa melawan siapa mematahkan kebiasaan itu.

Sumber: Algorithmic Collusion Without Deterrence: Auditing the Punishment Mechanism in Q-Learning Pricing Agents, https://arxiv.org/abs/2610.21867

Gambarlah lingkaran besar di kertas berpetak dan hitung titik kisi di dalamnya. Hasil hitungannya mendekati luas lingkaran, tetapi tidak pernah persis sama. Seberapa besar selisih itu bisa tumbuh?

Gauss menunjukkan bahwa selisih itu tumbuh paling cepat seperti X pangkat 1/2. Di sini X adalah kuadrat jari-jari. Para matematikawan menduga nilainya 1/4, dan tidak mungkin lebih baik dari itu.

Selama lebih dari satu abad, eksponen itu turun sedikit demi sedikit. Empat matematikawan di Beijing kini mencapai 209/670, sekitar 0,3119. Rekor sebelumnya sekitar 0,3145.

Nilai mereka berada tepat di bawah 5/16. Huxley pernah menduga 5/16 sebagai kemungkinan batas metode yang ia sempurnakan. Dua penyempurnaan teknis baru berhasil melewatinya. Makalah ini masih pracetak, dan jalan menuju 1/4 masih panjang.

Sumber: A New Bound for the Gauss Circle Problem, https://arxiv.org/abs/2610.21730