La IA resuelve en 88 horas uno de los grandes problemas matemáticos del milenio y desata acusaciones de plagio
OpenAI y Anthropic se enfrentan por el mérito de un avance matemático que podría resolver el problema de Navier-Stokes
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Las nuevas tecnologías plantean serios debates. Un aficionado habría conseguido resolver uno de los problemas matemáticos del milenio gracias a la inteligencia artificial. El caso es que un matemático de la Universidad de Stanford (Estados Unidos) llevaba siete años buscando una solución.
Según informa José Rocamora desde el plató de 'Informativos Telecinco', se trata de uno de los problemas planteados en el año 2000 y se premia con un millón de dólares a quien pueda demostrar algo que hasta ahora los matemáticos aún desconocen.
Hablamos del problema de Navier-Stokes, un auténtico jeroglífico. OpenAI puso a trabajar a 10.000 agentes de inteligencia artificial a rebanarse los cables y lo han resuelto en solo 88 horas, aunque su competidora, Anthropic, les acusa de plagio.
Si se confirma esta resolución, esto permitiría a los meteorólogos hacer predicciones más precisas de fenómenos como los huracanes, comprender mejor el comportamiento de las corrientes oceánicas, entender más las turbulencias y poder anticiparse a ellas en un vuelo. Asimismo, en el caso de la medicina, se puede perfeccionar el estudio del flujo de la sangre.
Las ecuaciones de Navier-Stokes fueron formuladas en el siglo XIX y permiten describir cómo se comportan fluidos como el agua o el aire. El reto que plantean los matemáticos consiste, concretamente, en determinar si un fluido que inicialmente se comporta de forma regular puede desarrollar en tres dimensiones una singularidad, un punto en el que su velocidad crecería sin límite en un tiempo finito.
OpenAI asegura que su modelo ha encontrado una respuesta afirmativa a esa cuestión. La compañía ha presentado un documento de 165 páginas con la demostración, aunque el resultado tendrá que ser analizado y validado por otros matemáticos antes de que pueda considerarse una solución aceptada por la comunidad científica.
El modelo que habría logrado este avance todavía no ha sido presentado públicamente. OpenAI asegura que es significativamente más capaz que GPT-6 Astra, lanzado recientemente, y que llegó a la solución después de que hasta 10.000 agentes de inteligencia artificial trabajaran de manera coordinada durante unas 88 horas.
El anuncio también ha abierto una polémica en torno a cómo ha llegado la inteligencia artificial hasta esta respuesta. OpenAI comenzó a probar su nuevo modelo con los Problemas del Milenio después de detectar que dos de ellos podían estar cerca de ser resueltos. La compañía ha negado haber accedido al trabajo inédito de investigadores de Anthropic, aunque admite que no puede descartar por completo que conversaciones de esos investigadores con sus sistemas de inteligencia artificial contribuyeran al desarrollo de la herramienta.
Uno de los investigadores señalados es Levent Alpöge, de Anthropic, que junto al matemático Tristan Buckmaster, de la Universidad de Nueva York, había avanzado en el denominado problema de Euler forzado, relacionado con la dinámica de fluidos pero diferente del de Navier-Stokes. Buckmaster ha reconocido que ambos habían utilizado modelos de Anthropic y OpenAI durante su investigación.
El de Navier-Stokes forma parte de los siete Problemas del Milenio establecidos en el año 2000 por el Clay Mathematics Institute. La institución ofreció un premio de un millón de dólares por resolver cada uno de ellos. Hasta ahora, solo uno había sido resuelto: la conjetura de Poincaré, demostrada por el matemático ruso Grigori Perelman.
OpenAI, en cualquier caso, no pretende reclamar el premio económico. La compañía asegura que publica su trabajo para mostrar hasta dónde han llegado las capacidades de sus modelos de inteligencia artificial. Ahora comienza la verdadera prueba: que otros expertos puedan comprobar si, después de más de un siglo de investigación matemática, la máquina ha conseguido realmente resolver uno de los grandes enigmas de las matemáticas.