Empresa diz que aproximadamente 10 mil agentes de inteligência artificial trabalharam em paralelo durante 88 horas em uma prova relacionada às equações de Navier–Stokes.
A OpenAI, empresa responsável pelo ChatGPT, anunciou que um sistema interno de inteligência artificial produziu uma solução para o problema de existência e suavidade das equações de Navier–Stokes, um dos desafios matemáticos mais conhecidos do mundo.
Segundo a companhia, cerca de 10 mil agentes de IA trabalharam de maneira coordenada e simultânea até chegar ao resultado, processo que teria levado aproximadamente 88 horas. Depois disso, uma formalização e verificação em Lean, ferramenta usada para checar demonstrações matemáticas por computador, levou outras 17 horas.
Problema está em aberto há aproximadamente 90 anos
As equações de Navier–Stokes são utilizadas para descrever o movimento de fluidos, como água e ar.
Elas têm aplicações importantes em áreas como engenharia aeronáutica, meteorologia, dinâmica dos oceanos e estudos sobre circulação de fluidos.
O desafio central é determinar se determinados movimentos inicialmente suaves podem evoluir até uma chamada singularidade, situação em que as soluções matemáticas deixam de permanecer regulares.
A questão integra os Problemas do Milênio, conjunto de sete desafios selecionados pelo Clay Mathematics Institute em 2000.
Sistema teria encontrado uma singularidade
De acordo com a OpenAI, a prova produzida pelo sistema demonstra que uma formulação tridimensional das equações pode desenvolver uma singularidade em um intervalo finito de tempo.
No cenário matemático apresentado, um fluido submetido a uma força externa suave desenvolve um comportamento no qual determinadas grandezas crescem de forma extrema, enquanto a energia total permanece limitada.
Isso não significa que líquidos ou gases reais passem literalmente a se mover com velocidade infinita. O resultado está relacionado aos limites matemáticos das equações utilizadas para representar esses fenômenos.
Cerca de 10 mil agentes trabalharam juntos
A OpenAI informou que utilizou um sistema formado por grupos de agentes capazes de pesquisar informações, executar códigos e compartilhar resultados entre si.
O grupo responsável pelo resultado das equações de Navier–Stokes contou com aproximadamente 10 mil agentes trabalhando simultaneamente.
Durante todo o projeto, os sistemas envolvidos trocaram milhões de mensagens e utilizaram uma grande quantidade de capacidade computacional.
Modelo é mais avançado que GPT-6 Astra, diz empresa
Segundo a OpenAI, o sistema utilizado na pesquisa é baseado em um modelo interno ainda em desenvolvimento e considerado pela empresa significativamente mais capaz que o GPT-6 Astra.
A companhia afirma que o treinamento do modelo continua em andamento e que a experiência foi utilizada para avaliar sua capacidade em problemas científicos e matemáticos de alta complexidade.
Solução ainda precisa ser analisada
Apesar do anúncio, o resultado ainda não representa uma validação definitiva do problema pela comunidade matemática.
A prova foi disponibilizada para análise pública e também possui uma versão formalizada em Lean, mas deverá passar por avaliação independente de especialistas.
A OpenAI informou que não pretende reivindicar o prêmio de US$ 1 milhão associado ao Problema do Milênio.
Anúncio também gera debate sobre autoria
A divulgação provocou ainda uma discussão sobre trabalhos paralelos realizados pelos matemáticos Tristan Buckmaster e Levent Alpöge, que pesquisavam abordagens relacionadas ao problema.
Reportagens publicadas após o anúncio registraram questionamentos sobre possível influência de pesquisas ainda não publicadas. A OpenAI afirma que seu trabalho foi desenvolvido de forma independente e nega acesso indevido a dados privados dos pesquisadores.
IA amplia presença na pesquisa científica
Caso a demonstração seja confirmada pela comunidade matemática, o episódio poderá representar um marco importante no uso da inteligência artificial para pesquisa científica.
Por enquanto, especialistas deverão examinar detalhadamente os argumentos apresentados antes que haja consenso sobre a validade e o alcance da solução.