OpenAI ha anunciado tres avances científicos logrados con sus modelos de inteligencia artificial que podrían tener importantes implicaciones para las matemáticas, la informática y la física. La compañía asegura que sus sistemas han resuelto varias cuestiones teóricas de gran complejidad, incluida una conjetura matemática y una hipótesis fundamental sobre la dificultad de determinados cálculos informáticos. Para comprobar el alcance de estos resultados, OpenAI está colaborando con investigadores externos que ayudarán a analizarlos y explicar sus consecuencias. Y no es la primera vez que logra resolver un gran problema.
Los tres avances científicos que OpenAI atribuye a su IA
El primer avance está relacionado con las matemáticas y el estudio de las ondas. OpenAI asegura que sus modelos han demostrado la conjetura de suavizado local en todas las dimensiones, un problema que busca comprender mejor cómo se distribuye la energía de las ondas y cómo se comportan cuando se propagan. Esta demostración también permitiría resolver otros dos problemas matemáticos importantes, conocidos como la conjetura de Kakeya y la conjetura de restricción de Stein. Para comprobar que los razonamientos son correctos, la compañía ha publicado una versión formalizada con Lean, un sistema informático que permite verificar demostraciones matemáticas paso a paso mediante reglas lógicas.
El segundo avance afecta a la informática teórica. En este caso, OpenAI afirma que sus modelos han refutado la hipótesis del tiempo exponencial (ETH), una idea que los investigadores utilizan para estudiar cuánto tiempo necesitan los ordenadores para resolver determinados problemas. Esta hipótesis establece, de forma simplificada, que algunos problemas son tan difíciles que no pueden resolverse mediante algoritmos mucho más rápidos de lo que se considera posible actualmente. Si la demostración es correcta, podría cambiar algunas de las ideas que los científicos utilizan para estudiar los límites de la computación y encontrar nuevas formas de diseñar algoritmos. Eso no significa que los ordenadores vayan a ser automáticamente más rápidos, sino que podrían abrirse nuevas posibilidades para investigar cómo resolver ciertos problemas de manera más eficiente.
We are announcing three new discoveries in mathematics, computer science, and physics about harmonic analysis, complexity theory, and quantum field theory. https://t.co/9BX8HWQDTJ
— Dan Roberts (@danintheory) October 26, 2026
El tercer avance corresponde a la física teórica y aborda una cuestión especialmente compleja: demostrar matemáticamente la existencia de determinadas teorías cuánticas de campos en cuatro dimensiones. Entre ellas se encuentra la cromodinámica cuántica, la teoría que explica cómo interactúan los quarks y los gluones mediante la fuerza nuclear fuerte, responsable de mantener unidos los componentes fundamentales de los protones y los neutrones. El trabajo también aborda la teoría de Yang-Mills, relacionada con uno de los grandes problemas matemáticos del milenio, cuya resolución podría tener importantes implicaciones para la física fundamental. Debido a la complejidad de este resultado, un grupo de expertos liderado por David Gross, premio Nobel de Física, está trabajando en su análisis para comprender mejor la demostración y explicar su alcance antes de publicar los materiales generados por la IA.
OpenAI quiere que los científicos verifiquen los resultados
Uno de los aspectos más interesantes de este anuncio es que OpenAI reconoce que generar una demostración no basta para convertirla en un descubrimiento científicamente útil. Por eso, ha planteado diferentes formas de colaboración con expertos externos, que podrán estudiar los resultados, explicar su relevancia y publicar sus propias conclusiones sin acuerdos de confidencialidad que se lo impidan.
La compañía también se ha comprometido a facilitar recursos para que los investigadores puedan examinar estos avances de manera independiente. Esta iniciativa complementa su reciente aportación de cinco millones de dólares a la Simons Foundation, destinada a financiar talleres, conferencias y programas que ayuden a la comunidad científica a comprender y desarrollar los resultados producidos por la inteligencia artificial.
En cualquier caso, conviene mantener cierta cautela. Aunque OpenAI afirma que las demostraciones se han formalizado mediante Lean, el alcance de los resultados y sus implicaciones deben examinarse de forma independiente. Si las conclusiones se confirman, podrían representar un paso importante en el uso de la IA para la investigación científica, pero todavía queda trabajo por delante para determinar hasta qué punto cambiarán las matemáticas, la informática y la física.