# AlphaProof Nexus di DeepMind risolve decine di problemi matematici aperti

> L’IA ha dimostrato 44 congetture, risolto nove problemi di Erdős e ottenuto una pubblicazione sottoposta a revisione paritaria su Science.

Oossa · 2026-10-12 · https://oossa.com/it/deepmind-s-alphaproof-nexus-solves-dozens-of-open-math-problems

DeepMind ha annunciato che la sua nuova IA, AlphaProof Nexus, ha prodotto dimostrazioni formali per una serie di questioni matematiche ancora aperte. I risultati sono stati pubblicati in un articolo sottoposto a revisione paritaria sulla rivista Science. Il sistema usa Gemini 3.1 Pro per scrivere dimostrazioni nel linguaggio formale Lean e ne verifica automaticamente ogni passaggio.

## I risultati di AlphaProof Nexus

Secondo l’articolo, AlphaProof Nexus ha risolto nove dei 353 problemi di Erdős tuttora considerati aperti, tra cui due rimasti irrisolti per 56 anni. Ha inoltre dimostrato 44 congetture tratte dal database delle successioni di interi OEIS, risolto una questione aperta di geometria algebrica e migliorato un limite noto nell’ottimizzazione min-max, un metodo usato per addestrare alcuni modelli di IA.

## Come funziona il sistema

AlphaProof Nexus si basa su Gemini 3.1 Pro, che prepara le dimostrazioni in Lean e riceve un riscontro immediato dal verificatore del linguaggio. Se una bozza non funziona, Lean restituisce un messaggio di errore che orienta il tentativo successivo. Per i sottoproblemi particolarmente difficili, il sistema può ricorrere a uno strumento specializzato chiamato AlphaProof. Il team ha condiviso online le nove soluzioni ai problemi di Erdős prima della pubblicazione dell’articolo.

## I fatti

- AlphaProof Nexus ha risolto nove dei 353 problemi di Erdős aperti, tra cui due rimasti irrisolti per 56 anni.
- Il sistema ha dimostrato 44 congetture tratte dal database delle successioni di interi OEIS.
- Ha risolto una questione aperta di geometria algebrica e migliorato un limite nell’ottimizzazione min-max.
- AlphaProof Nexus si basa su Gemini 3.1 Pro, che scrive e rivede dimostrazioni nel linguaggio formale Lean.
- Il lavoro è stato pubblicato sulla rivista Science dopo una revisione paritaria.

## Perché conta

Per i matematici, l’IA offre un nuovo modo di esplorare problemi complessi e verificare automaticamente le dimostrazioni, con il potenziale di accelerare la ricerca. Per chiunque utilizzi strumenti di IA, il miglioramento nell’ottimizzazione min-max potrebbe rendere più efficiente l’addestramento dei modelli futuri. La pubblicazione sottoposta a revisione paritaria dimostra che la comunità scientifica prende sul serio le dimostrazioni generate dall’IA, anche se servono ancora ulteriori verifiche.

## Fonti e riferimenti

1. [Google Deepmind's AlphaProof Nexus solved dozens of open math problems and actually got peer reviewed](https://the-decoder.com/google-deepminds-alphaproof-nexus-solved-dozens-of-open-math-problems-and-actually-got-peer-reviewed/) – The Decoder, 2026-10-12

Ultimo aggiornamento: 2026-10-12