La inteligencia artificial está transformando la manera en que se hacen descubrimientos en matemáticas y física. Un análisis del London Institute for Mathematical Sciences publicado en Nature detalla cómo los sistemas de IA ya son capaces de proponer conjeturas, formalizar teoremas y detectar errores en demostraciones complejas que a los humanos les llevaría meses revisar.
Sistemas como Aristotle y Axiom Math resuelven problemas que desafiaron a Erdős
Entre los ejemplos más llamativos está Aristotle, un sistema de la empresa Harmonic que ha resuelto varios problemas planteados por el legendario matemático Paul Erdős, conocidos por ser fáciles de enunciar pero endiabladamente difíciles de demostrar. Axiom Math también ha encontrado soluciones a problemas de nivel de investigación que los matemáticos profesionales no habían logrado resolver. Modelos de OpenAI y Google DeepMind, han superado varios desafíos del Primer Proyecto de Demostración (First Proof Project), diseñado para evaluar si una IA puede generar resultados matemáticos nuevos y verificables.
Estos avances, aunque todavía requieren supervisión humana, evidencian que la IA ha dejado de ser un simple verificador de pruebas para convertirse en un generador de conocimiento. La barra de lo que se consideraba terreno exclusivo de la creatividad humana se está desplazando a una velocidad que pocos anticipaban.
Cómo la IA interviene en cada fase del descubrimiento científico
El equipo del London Institute for Mathematical Sciences divide el descubrimiento en varias fases solapadas: establecer la agenda, formalizar ideas, proponer conjeturas y verificar resultados. En cada una de ellas, la IA ya está aportando herramientas valiosas. En la fase de formalización, el matemático Terence Tao usó el asistente de pruebas Lean4 para revisar un argumento de uno de sus propios artículos y detectó un sutil vacío lógico que había pasado completamente desapercibido.
El proyecto Xena, liderado por Kevin Buzzard en el Imperial College London, moviliza a estudiantes para digitalizar todas las demostraciones del currículo universitario de matemáticas. Ya hay sistemas de IA que ayudan a formalizar teoremas topológicos, y el objetivo a largo plazo es automatizar por completo este proceso para construir una base de matemáticas verificadas que, a su vez, entrene mejores modelos.
En la fase de proponer conjeturas, la IA está mostrando un potencial sorprendente. Programas como Graffiti y la Máquina de Ramanujan ya habían demostrado que los algoritmos podían sugerir nuevas ideas matemáticas. Ahora, sistemas más sofisticados están encontrando patrones ocultos y fórmulas exactas en física teórica, ayudando a los investigadores a formular hipótesis que luego pueden ser comprobadas experimentalmente.
El factor humano que la IA todavía no puede replicar
A pesar de estos logros, la IA tiene una limitación fundamental: carece de contexto y de lo que los científicos llaman ‘gusto’. No entiende de dónde vienen las preguntas ni por qué son relevantes. Albert Einstein desarrolló la relatividad especial tras notar una contradicción entre la mecánica clásica y las ecuaciones de Maxwell, una chispa creativa que hoy ninguna IA podría generar por sí sola.
La capacidad de plantear las preguntas adecuadas sigue siendo, por ahora, exclusiva de la mente humana.
Los investigadores proponen usar la IA para escanear grandes bases de datos como el arXiv o la Enciclopedia en Línea de Secuencias Enteras y así identificar conexiones ocultas, pero la decisión final sobre qué problemas merecen la pena seguirá dependiendo de la intuición humana. El reto no es solo técnico, sino filosófico: ¿qué significa realmente comprender un teorema? La respuesta a esa pregunta definirá hasta dónde puede llegar la inteligencia artificial en la ciencia teórica.
Mientras tanto, la comunidad científica ya está incorporando estas herramientas en su día a día. La formalización asistida por IA está elevando el listón del rigor, y los sistemas de generación de conjeturas abren caminos que antes requerían décadas de exploración. La revolución no es que la IA sustituya a los matemáticos y físicos, sino que amplía el alcance de su imaginación.
🔬 Ficha del Descubrimiento
- Qué se ha descubierto: La inteligencia artificial está revolucionando la forma de hacer descubrimientos en matemáticas y física, automatizando la verificación de pruebas, la formalización de teoremas y la generación de conjeturas.
- Dónde: El análisis se ha publicado en Nature, a partir del trabajo del London Institute for Mathematical Sciences.
- Institución responsable: London Institute for Mathematical Sciences, con contribuciones de Harmonic, Axiom Math, OpenAI, Google DeepMind y el proyecto Xena.
- Cuándo: Junio de 2026.
- Impacto a futuro: Transformará la práctica científica al amplificar la creatividad humana, acelerar el descubrimiento y elevar el rigor de las demostraciones matemáticas.
