Existe un problema matemático con un nombre que invita a pensar en romance, pero que no tiene nada que ver con besos. Se trata de contar cuántas esferas pueden tocar otra esfera de igual tamaño sin superponerse. En una dimensión, el número es dos. En dos dimensiones, seis. A partir de ahí, la cosa se complica y se vuelve difícil saber la cantidad exacta para dimensiones mayores. Un modelo de inteligencia artificial llamado AlphaEvolve logró aumentar ese número en once dimensiones, pasando de 592 a 593. Pequeña mejora, pero un paso curioso.

Cuando la inteligencia artificial se mete en las matemáticas

Este AlphaEvolve no solo se quedó en el problema de las esferas. Se probó con otros retos matemáticos, desde análisis hasta geometría. En el 75% de los casos, la IA encontró soluciones que ya conocíamos, en el 20% descubrió soluciones nuevas y mejores, y en un 5% falló estrepitosamente. Así que esta máquina no solo repite lo aprendido, sino que se anima a innovar, algo que no es nada fácil para los robots.


Multiplicaciones rápidas y mejoras prácticas

Además de las ecuaciones y teorías, AlphaEvolve ayudó a optimizar operaciones matemáticas básicas pero muy importantes, como la multiplicación de matrices, que es clave en el aprendizaje automático. También hizo mejoras en centros de datos y dispositivos tecnológicos usados en Google, consiguiendo pequeños aumentos de eficiencia. Un robot matemático y además un manitas del ahorro energético.

Cómo funciona este mago de los códigos

La idea es simple pero elegante: alguien propone un programa que intenta resolver un problema, aunque no sea perfecto. Otro programa verifica qué tan bien lo hace. Después, AlphaEvolve genera varias nuevas versiones y usa un algoritmo genético para quedarse con las mejores. Se repite este proceso hasta que ya no hay mejoras. Es como una competencia de talentos para programas, con supervivencia del más apto.

¿Pueden las máquinas inventar?

Los creadores de AlphaEvolve se preguntaron si estas IA solo repetirían lo que ya saben o podrían inventar cosas nuevas. Resulta que, con el método adecuado, las máquinas pueden descubrir nuevos algoritmos y conocimientos. Esto abre una puerta para que las computadoras no solo copien, sino que creen, lo que suena un poco a ciencia ficción, pero ya es realidad.


El futuro no tan aterrador de la IA que aprende sola

El equipo quiere usar AlphaEvolve para resolver problemas de ciencias naturales y está pensando en combinarlo con otra IA que genera hipótesis en lenguaje natural. Aunque algunos temen que esto pueda llevar a una inteligencia que se mejore a sí misma sin control, los científicos insisten en que su meta es ayudar a la humanidad. Por ahora, la máquina se limita a hacer matemáticas y optimizar centros de datos, que no está nada mal.

Lista rápida de lo que AlphaEvolve puede hacer

  • Mejorar soluciones matemáticas complejas
  • Encontrar nuevos algoritmos de cálculo
  • Optimizar centros de datos y hardware
  • Generar nuevas versiones de programas para problemas variados
  • Aplicar principios de evolución para mejorar soluciones
  • Colaborar con otras IA para avanzar en ciencia


Así que, si alguna vez pensaron que las máquinas solo sirven para cosas repetitivas, este es un buen ejemplo de que también pueden ser inventoras, matemáticas y hasta un poco competitivas. Y todo sin necesidad de un beso, claro.