Google quiere reescribir el lenguaje del universo: la IA inicia un "retoque cosmético" de las matemáticas fundamentales.

El departamento de investigación Google DeepMind anunció el lanzamiento de la ambiciosa iniciativa AI for Math Initiative, que reúne a los principales centros científicos del mundo para trabajar conjuntamente en descubrimientos matemáticos mediante inteligencia artificial. El objetivo del proyecto es crear herramientas y métodos que ayuden a acelerar el desarrollo de las matemáticas fundamentales y abrir nuevas líneas de investigación.

Las matemáticas siguen siendo el lenguaje principal que describe la estructura del universo —desde las leyes físicas y las estructuras biológicas hasta los algoritmos de la informática. Durante siglos su desarrollo dependió exclusivamente de la intuición y la lógica humanas; sin embargo, ahora DeepMind aspira a convertir a la inteligencia artificial en coautora de descubrimientos matemáticos, transformándola en una socia capaz de potenciar el pensamiento creativo de los investigadores.

A la iniciativa se sumaron cinco de las mayores instituciones académicas del mundo: el Imperial College de Londres, el Institute for Advanced Study en Princeton, el Institut des Hautes Études Scientifiques (IHES), el Simons Institute de la Universidad de California en Berkeley y el Tata Institute of Fundamental Research de la India. El trabajo conjunto se orienta a identificar nuevos problemas más prometedores para el análisis con herramientas de IA, así como a crear infraestructura capaz de acelerar la búsqueda de soluciones y mejorar la eficiencia del proceso científico.

El proyecto cuenta con el respaldo de Google.org y DeepMind, que han aportado no solo financiación sino también acceso a los últimos desarrollos de la compañía: el modo ampliado de razonamiento lógico Gemini Deep Think, el agente para el descubrimiento automático de algoritmos AlphaEvolve y el sistema de demostración formal AlphaProof. Todas estas herramientas forman un sistema interconectado en el que los resultados de la investigación fundamental influirán directamente en el desarrollo de los propios modelos de IA y estos, a su vez, en la teoría matemática.

El lanzamiento de la iniciativa coincide con un momento de rápido crecimiento de las capacidades computacionales y analíticas de la inteligencia artificial. Así, en 2024 los sistemas AlphaGeometry y AlphaProof demostraron un nivel comparable al de la medalla de plata de la Olimpiada Matemática Internacional (IMO). Un año más tarde, el modelo actualizado Gemini, en modo Deep Think, logró el resultado de oro, resolviendo cinco de las seis tareas de la prueba y obteniendo 35 puntos.

Otra línea de trabajo es el sistema AlphaEvolve, que se aplicó a más de cincuenta problemas abiertos de análisis, geometría, combinatoria y teoría de números. En el veinte por ciento de los casos mejoró resultados existentes y además propuso un nuevo método más eficiente para multiplicar matrices, una de las operaciones clave en la matemática computacional. Para matrices de tamaño 4×4, AlphaEvolve consiguió un procedimiento que utiliza solo 48 multiplicaciones escalares, superando el récord establecido en 1969 por el algoritmo de Strassen. Además, el sistema contribuyó a descubrir nuevas estructuras matemáticas que confirman que una serie de problemas complejos son computacionalmente aún más difíciles de lo que se pensaba anteriormente. Esto permitió definir con mayor precisión los límites de la calculabilidad y trazar vías para futuras investigaciones en informática.

DeepMind señala que el rápido progreso de los últimos años demuestra el potencial de la inteligencia artificial no solo como herramienta sino como participante activo en la búsqueda científica. En la compañía esperan que AI for Math Initiative siente las bases de una nueva era de descubrimientos matemáticos en la que la intuición humana y el pensamiento de las máquinas se complementen, acelerando la comprensión de las regularidades fundamentales de la naturaleza.