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OpenAI vuelve a sacudir las matemáticas: enfrenta su IA a 4.000 problemas y publica cientos de nuevos resultados

Hace apenas un mes, OpenAI revolucionaba el sector de las matemáticas asegurando que había encontrado una solución a uno de los Problemas del Milenio. Hablaba concretamente de la dinámica de las ecuaciones de Navier-Stokes para el movimiento de fluidos, que dicho de una forma extremadamente sencilla se podría reducir a fórmulas matemáticas que intentan describir cómo se mueve un fluido –un líquido o un gas– y cómo va cambiando ese movimiento con el tiempo.Según el último comunicado de la compañía de Sam Altman, los descubrimientos –o el intento de ellos– no pararon ahí. La empresa acaba de confirmar que ha dado con “una amplia gama” de nuevos resultados matemáticos “producidos por un modelo de frontera interna”. OpenAI ha publicado 722 manuscritos agrupados en 372 familias en un repositorio de GitHub, aunque están en distintos grados de verificación y algunos, advierten, podrían contener errores.Esto no significa que el número de problemas matemáticos resueltos sea 722. De hecho,  la tecnológica explica que durante la evaluación planteó al modelo “aproximadamente 4.000 problemas”. De ese proceso surgieron los resultados que, tras ser seleccionados por su relevancia, han terminado agrupados en las 372 familias y 722 manuscritos publicados, la gran mayoría obtenidos utilizando un modelo interno de OpenAI aún no publicado. Y, para trasladarlo a un lenguaje reconocible por el público, especifican que cada resultado consumió de media el equivalente a tres horas de razonamiento de ChatGPT Pro.Y no hablamos precisamente de ejercicios matemáticos convencionales. OpenAI explica que puso al modelo frente a problemas abiertos de investigación, es decir, cuestiones sobre las que los matemáticos todavía buscan respuestas. Entre los resultados que ahora publica aparece, por ejemplo, un trabajo relacionado con la irracionalidad del número π.Finalmente, siguiendo la línea ética marcada por la compañía en las últimas semanas, para esta tarea se ha hecho una consulta externa: “Hemos estado consultando con el Grupo Asesor Independiente sobre Matemáticas e Inteligencia Artificial del Instituto de Estudios Avanzados para desarrollar las mejores prácticas, y nos hemos basado en sus consejos y recomendaciones públicas para informar sobre cómo publicamos estos resultados”, explican desde OpenAI.Su objetivo, afirman, es que este tipo de progreso “amplíe las fronteras del conocimiento humano y permita un mayor avance en matemáticas”. Para ello se comprometen a financiar “una serie de talleres, conferencias y programas especiales centrados en la comprensión de los principales resultados generados por la IA”.“Queremos brindar a los científicos herramientas de vanguardia y estamos trabajando para divulgar de manera responsable el modelo que generó estos resultados. Por ello, es fundamental seguir evaluando nuestros modelos internos de vanguardia en matemáticas y otras ciencias, para así acelerar el desarrollo de herramientas que impulsen el progreso en estos campos”, concluyen.

Publicado: octubre 7, 2026, 6:00 pm

La fuente de la noticia es https://www.20minutos.es/tecnologia/inteligencia-artificial/openai-ia-resuelve-problemas-matematicos-publica-resultados_7045821_0.html

Hace apenas un mes, OpenAI revolucionaba el sector de las matemáticas asegurando que había encontrado una solución a uno de los Problemas del Milenio. Hablaba concretamente de la dinámica de las ecuaciones de Navier-Stokes para el movimiento de fluidos, que dicho de una forma extremadamente sencilla se podría reducir a fórmulas matemáticas que intentan describir cómo se mueve un fluido –un líquido o un gas– y cómo va cambiando ese movimiento con el tiempo.

Según el último comunicado de la compañía de Sam Altman, los descubrimientos –o el intento de ellos– no pararon ahí. La empresa acaba de confirmar que ha dado con “una amplia gama” de nuevos resultados matemáticos “producidos por un modelo de frontera interna”. OpenAI ha publicado 722 manuscritos agrupados en 372 familias en un repositorio de GitHub, aunque están en distintos grados de verificación y algunos, advierten, podrían contener errores.

Esto no significa que el número de problemas matemáticos resueltos sea 722. De hecho,  la tecnológica explica que durante la evaluación planteó al modelo “aproximadamente 4.000 problemas”. De ese proceso surgieron los resultados que, tras ser seleccionados por su relevancia, han terminado agrupados en las 372 familias y 722 manuscritos publicados, la gran mayoría obtenidos utilizando un modelo interno de OpenAI aún no publicado. Y, para trasladarlo a un lenguaje reconocible por el público, especifican que cada resultado consumió de media el equivalente a tres horas de razonamiento de ChatGPT Pro.

Y no hablamos precisamente de ejercicios matemáticos convencionales. OpenAI explica que puso al modelo frente a problemas abiertos de investigación, es decir, cuestiones sobre las que los matemáticos todavía buscan respuestas. Entre los resultados que ahora publica aparece, por ejemplo, un trabajo relacionado con la irracionalidad del número π.

Finalmente, siguiendo la línea ética marcada por la compañía en las últimas semanas, para esta tarea se ha hecho una consulta externa: “Hemos estado consultando con el Grupo Asesor Independiente sobre Matemáticas e Inteligencia Artificial del Instituto de Estudios Avanzados para desarrollar las mejores prácticas, y nos hemos basado en sus consejos y recomendaciones públicas para informar sobre cómo publicamos estos resultados”, explican desde OpenAI.

Su objetivo, afirman, es que este tipo de progreso “amplíe las fronteras del conocimiento humano y permita un mayor avance en matemáticas”. Para ello se comprometen a financiar “una serie de talleres, conferencias y programas especiales centrados en la comprensión de los principales resultados generados por la IA”.

“Queremos brindar a los científicos herramientas de vanguardia y estamos trabajando para divulgar de manera responsable el modelo que generó estos resultados. Por ello, es fundamental seguir evaluando nuestros modelos internos de vanguardia en matemáticas y otras ciencias, para así acelerar el desarrollo de herramientas que impulsen el progreso en estos campos”, concluyen.

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