DeepMind anunció que su nueva IA, AlphaProof Nexus, ha producido demostraciones formales para varias cuestiones matemáticas que seguían abiertas. Los resultados se publicaron en un artículo revisado por pares en la revista Science. El sistema usa Gemini 3.1 Pro para redactar demostraciones en el lenguaje formal Lean y verifica automáticamente cada paso.
Qué logró AlphaProof Nexus
El artículo señala que AlphaProof Nexus resolvió nueve de los 353 problemas de Erdős que todavía figuran como abiertos, incluidos dos que llevaban 56 años sin solución. También demostró 44 conjeturas de la base de datos de sucesiones de enteros OEIS, resolvió una cuestión abierta de geometría algebraica y mejoró una cota conocida en optimización min-max, un método utilizado para entrenar algunos modelos de IA.
Cómo funciona el sistema
AlphaProof Nexus se basa en Gemini 3.1 Pro, que redacta demostraciones en Lean y recibe comentarios inmediatos del verificador de Lean. Cuando un borrador falla, Lean devuelve un mensaje de error que orienta el siguiente intento. Para los subproblemas especialmente difíciles, el sistema puede recurrir a una herramienta especializada llamada AlphaProof. El equipo compartió en línea las nueve soluciones a problemas de Erdős antes de que se publicara el artículo.
Por qué importa
Para los matemáticos, esta IA ofrece una nueva forma de explorar problemas difíciles y verificar demostraciones automáticamente, lo que podría acelerar la investigación. Para quienes usan herramientas de IA, la mejora en optimización min-max podría permitir entrenar modelos futuros de forma más eficiente. La publicación revisada por pares muestra que la comunidad científica se toma en serio las demostraciones generadas por IA, aunque todavía hace falta una validación más amplia.
