Durante décadas, las ecuaciones de Navier-Stokes han representado uno de los mayores desafíos de las matemáticas modernas. Ahora, OpenAI afirma que un nuevo modelo de inteligencia artificial, coordinando miles de agentes, logró avances importantes en apenas 88 horas. Sin embargo, el resultado todavía no ha sido verificado independientemente.

Miles de agentes de IA se enfrentan al problema de Navier-Stokes

A finales de agosto, OpenAI comenzó a entrenar internamente un nuevo modelo que, según la compañía, demostró capacidades matemáticas significativamente superiores a las de sus modelos anteriores. Tras conocer rumores sobre posibles avances en algunos de los problemas del Millennium Prize, los investigadores decidieron poner a trabajar a unos 10.000 agentes de inteligencia artificial sobre varios de estos desafíos.

Uno de ellos fue el problema de existencia y suavidad de las ecuaciones de Navier-Stokes, formuladas para describir matemáticamente cómo se comportan los fluidos. Aunque estas ecuaciones son fundamentales para comprender fenómenos como la turbulencia, desde hace aproximadamente 90 años existen cuestiones matemáticas fundamentales que permanecen sin demostrar.

Según OpenAI, los agentes trabajaron durante unas 88 horas y produjeron una enorme cantidad de razonamientos coordinados: cerca de 3 millones de mensajes y 130.000 millones de tokens. La compañía calcula que reproducir un esfuerzo de esta magnitud utilizando sus precios públicos habría costado alrededor de 10 millones de dólares.

El resultado anunciado no supone, sin embargo, que la IA haya resuelto completamente el desafío. OpenAI afirma haber demostrado dos de las cuatro afirmaciones que forman parte de lo exigido por el Clay Mathematics Institute para considerar resuelto el problema.

Por ello, el avance representa una demostración de las capacidades matemáticas de la IA, pero no constituye todavía una solución oficial al Millennium Prize.

Una polémica sobre el trabajo de otros matemáticos

El anuncio también provocó controversia dentro de la comunidad matemática. Tristan Buckmaster, profesor de Matemáticas de la Universidad de Nueva York, afirmó que él y Levent Alpöge, investigador de Anthropic, estaban trabajando paralelamente en el mismo problema utilizando Codex, una herramienta de OpenAI.

Buckmaster aseguró que el 3 de septiembre descubrió que información relacionada con el progreso de su investigación había llegado a OpenAI. Debido a que el anuncio de la compañía se produjo pocos días después, cuestionó públicamente cuándo había comenzado realmente OpenAI a trabajar sobre Navier-Stokes y qué información había utilizado.

OpenAI rechazó haber visto el trabajo de los investigadores antes de que fuera publicado públicamente. La compañía también afirmó que no accedió a datos de usuarios durante su investigación y señaló que las demostraciones obtenidas por ambos equipos son diferentes, incluso respecto a los resultados matemáticos concretos que consiguieron demostrar.

La empresa reconoció, eso sí, que no puede descartar completamente que datos desidentificados derivados del uso de sus productos hayan contribuido indirectamente al entrenamiento o mejora de sus modelos.

Más allá de la disputa, el episodio plantea una cuestión importante sobre el futuro de la investigación científica: ¿hasta qué punto una inteligencia artificial puede acelerar descubrimientos matemáticos que anteriormente requerían años de trabajo humano?

El resultado de OpenAI deberá ser analizado por matemáticos independientes antes de determinar su verdadera importancia. Si las demostraciones resisten una revisión rigurosa, podrían convertirse en un ejemplo destacado de cómo los sistemas de IA pueden colaborar en problemas científicos extremadamente complejos.

El anuncio de OpenAI supone un avance llamativo en el uso de inteligencia artificial para las matemáticas, pero todavía no equivale a resolver oficialmente Navier-Stokes. La demostración debe superar una revisión independiente. Aun así, el experimento muestra hasta dónde pueden llegar miles de agentes de IA trabajando coordinadamente sobre problemas científicos extraordinariamente difíciles.

Referencia:

• BBC/OpenAI says it cracked 90-year-old maths problem in 88 hours. Link