Durante casi nueve décadas, uno de los misterios más profundos de la física matemática permaneció intacto: nadie sabía si las ecuaciones que describen cómo se mueve el agua, el aire o la sangre en el cuerpo humano podían, en algún momento, dejar de tener sentido. Esta semana, OpenAI aseguró haber encontrado la respuesta, y no fue un matemático humano quien la halló, sino un ejército de 10.000 agentes de inteligencia artificial trabajando en paralelo durante 88 horas continuas.
Un problema que resistió 90 años
Las ecuaciones de Navier-Stokes datan del siglo XIX y describen el movimiento de los fluidos aplicando la segunda ley de Newton. Se usan a diario en el diseño de aviones, la predicción del clima y el estudio del flujo sanguíneo. Pero existía una pregunta sin respuesta desde 1934, cuando el matemático Jean Leray demostró que las soluciones existían en un sentido generalizado, sin poder garantizar que siempre permanecieran “suaves” o estables.
En el año 2000, el Clay Mathematics Institute incluyó este dilema entre los siete Problemas del Milenio, un selecto grupo de acertijos matemáticos con una recompensa de un millón de dólares para quien lograra resolverlos. La pregunta central era si un fluido tridimensional incompresible podía desarrollar una “singularidad” —es decir, que su velocidad creciera sin límite en un tiempo finito— incluso partiendo de un movimiento perfectamente suave.
Cómo lo logró la inteligencia artificial
Según el informe publicado por OpenAI, la compañía utilizó un modelo interno “significativamente más capaz que GPT-6 Astra“, cuyo entrenamiento aún está en curso. El proceso comenzó el 1 de septiembre, después de que la empresa escuchara rumores de que dos Problemas del Milenio ya habían sido resueltos por otros equipos.
El sistema desplegó agentes coordinados divididos en grupos, cada uno explorando variantes distintas del problema: algunos buscaban demostrar la existencia de una solución estable, mientras otros intentaban probar exactamente lo contrario, que el sistema colapsaba. El grupo que finalmente encontró la resolución de Navier-Stokes llegó a operar con cerca de 10.000 agentes trabajando de forma simultánea.
La solución encontrada describe un vórtice, un remolino de fluido que se enrosca hacia adentro y se estira “como espagueti”, acelerando su velocidad mientras su energía se mantiene finita, tal como exigen las leyes de la física. El verdadero desafío técnico consistía en que las propias ecuaciones —aceleración, gradientes de presión, viscosidad— se volvieran extremadamente grandes pero se cancelaran entre sí de forma precisa, generando el colapso sin necesidad de introducir artificialmente una fuerza infinita.
Los agentes llegaron a la solución el sábado 5 de septiembre, tras 88 horas de trabajo. La formalización matemática completa en el lenguaje de verificación Lean tomó 17 horas adicionales, ya con el propio GPT-6 Astra encargado de esa tarea. En total, durante todo el esfuerzo —que incluyó otros problemas del milenio— los agentes intercambiaron 4,9 millones de mensajes y generaron unos 300.000 millones de tokens de salida.
Una hazaña bajo sospecha
El anuncio, sin embargo, no estuvo exento de controversia. Según reportó Axios, el matemático de la Universidad de Nueva York Tristan Buckmaster y el investigador de Anthropic Levent Alpöge habían estado trabajando de forma independiente en un problema estrechamente relacionado: la versión forzada de las ecuaciones de Euler, un caso límite de Navier-Stokes sin viscosidad.
Buckmaster cuestionó públicamente si OpenAI se benefició de información sobre su investigación antes de que fuera publicada, incluyendo la posibilidad de que material privado de Codex —la herramienta de programación de OpenAI— hubiera jugado algún papel. “No he visto la prueba de OpenAI”, escribió el propio Buckmaster, según recogió TechCrunch.
Mark Chen, director de investigación de OpenAI, respondió tajantemente en una llamada con periodistas: “Ninguna persona ni sistema de IA revisó datos de usuarios para resolver este problema”. Sebastian Bubeck, quien lidera la investigación matemática de la compañía, calificó las acusaciones de “falsas e incendiarias”. OpenAI aclaró que descubrió el trabajo de Buckmaster y Alpöge solo después de que estos lo publicaran, y que ambas pruebas —la suya sobre Navier-Stokes y la de ellos sobre Euler forzado— son matemáticamente distintas.
Lo que viene después
OpenAI fue enfática en un punto: no pretende reclamar el millón de dólares del Premio del Milenio. La compañía enmarcó el resultado como evidencia del ritmo acelerado de sus modelos, más que como una conquista académica formal. El Wall Street Journal calificó el episodio como el avance matemático más significativo logrado por IA hasta la fecha, en un año marcado por sistemas capaces de resolver conjeturas que llevaban décadas sin solución.
Lo cierto es que este resultado llega apenas días después del lanzamiento de GPT-6 Astra, el modelo insignia de OpenAI que ya saturaba el benchmark FrontierMath Tier 4 con un 97,6% de aciertos, la prueba más exigente disponible para evaluar razonamiento matemático avanzado. Si el modelo utilizado para resolver Navier-Stokes es, como afirma la empresa, todavía más potente que Astra, el episodio funciona como un adelanto de lo que se viene: sistemas de IA capaces de generar conocimiento matemático original, no solo de repetir lo que ya existe en internet.
La comunidad científica, eso sí, todavía deberá someter la prueba a una revisión por pares rigurosa antes de darla por validada de forma definitiva, algo que medios especializados como Storyboard18 ya han puesto en duda. Por ahora, el mundo de las matemáticas observa con una mezcla de asombro y cautela cómo una máquina parece haber cruzado, en menos de cuatro días, una frontera que resistió a generaciones enteras de científicos humanos.
