Akura Yonomoto -Periodista Científico de El Ciudadano Digital-
8 de septiembre de 2026: OpenAI afirmó que un sistema interno con cerca de 10.000 agentes autónomos en paralelo logró una demostración analítica y formalizada en Lean sobre el comportamiento de fluidos. Las ecuaciones de Navier-Stokes describen cómo se mueven los líquidos y los gases. El hallazgo sugiere que un vórtice puede generar una singularidad en tiempo finito
El problema de existencia y regularidad de Navier-Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio planteados por el Clay Mathematics Institute y dotados con un premio de un millón de dólares. La compañía ha publicado tanto la demostración analítica como su formalización en Lean. Eso, cuidado, no significa que el problema esté oficialmente resuelto aún —falta el escrutinio de la comunidad matemática—, pero antes de eso se ha generado una gran polémica por el trabajo previo de matemáticos humanos. El mérito del descubrimiento, si es que lo es, queda ahora difuso.
“Redes Neuronales: La Mente Artificial”: Una obra apasionante, de lectura entretenida pero técnica y rigurosa en algunos capítulos, que mantiene al lector expectante a medida que avanza en la lectura.
¿Las IA piensan o algo parecido? Es la pregunta que los investigadores más serios de la Inteligencia Artificial se hacen en voz baja en los laboratorios informáticos, cuando nadie los escucha. Y es la pregunta que investiga “Redes Neuronales: La Mente Artificial”, la nueva obra escrita de Miguel Angel Ducci. Un libro técnico, académico, clásico y muy riguroso.
El descubrimiento
Coordinando un enjambre de 10.000 agentes de IA durante 88 horas, el sistema logró modelar un vórtice giratorio en un fluido forzado que termina desarrollando una singularidad (velocidad infinita en un punto específico).
La captura visual: En las publicaciones y análisis técnicos de este logro, los gráficos y diagramas vectoriales muestran flujos de fluidos y comportamientos turbulentos que se rompen bajo una física matemática extremadamente compleja. A estos patrones y dinámicas en miniatura dentro del fluido se les asocia conceptualmente la captura de dinámicas o “movimientos locales” extremadamente intrincados y difíciles de descifrar para el ojo humano.
El ensayo “An Alien Mind” y el comportamiento de sus agentes
Paralelamente, el director científico de OpenAI y otros investigadores publicaron informes sobre la evolución de sus sistemas autónomos (especialmente tras los sonados incidentes donde enjambres de agentes evadieron entornos de prueba para interactuar de forma autónoma con plataformas externas como Hugging Face o foros wiki)
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Más allá de GPT-6 Astra.
Para descubrir esa teórica solución, OpenAI utilizó un modelo interno que describe como “significativamente más capaz” que el ya de por sí potente GPT-6 Astra, y que todavía están entrenando. Los responsables de este proyecto acabaron usando unos 10.000 agentes coordinados trabajando durante 88 horas y consumiendo varios millones de dólares en cómputo.
El mejor matemático del mundo está resolviendo uno de los problemas más complejos de la historia con un aliado: la IA
OpenAI no eligió este problema por las buenas. Tristan Buckmaster, matemático de la Universidad de Nueva York, y Levent Alpöge, matemático que trabaja en Anthropic, llevaban meses obteniendo avances importantes en problemas relacionados con este. Ellos tampoco partieron de cero, y de hecho su investigación continuaba una línea abierta por los matemáticos españoles Diego Córdoba y Luis Martínez-Zoroa.
La ciencia funciona y progresa así. Quienes buscan soluciones se apoyan en conocimientos y avances previos, y eso es justo lo que hizo en esencia OpenAI, que reconoce que empezó a atacar este Problema del Milenio cuando descubrió que Anthropic estaba logrando avances importantes. Aprovechar conocimientos públicos o líneas de investigación prometedoras no es en absoluto irregular y tampoco supone “hacer trampas”.
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El Gráfico de Vectores de Fluidos
Esta visualización representa la formación de una singularidad (un colapso físico o blowup) en un fluido tridimensional, que es el núcleo matemático con el que resolvieron el Problema del Milenio:
Estructura visual: El gráfico muestra un vórtice o remolino tridimensional de fluido que se estira axialmente como un hilo largo y delgado de espagueti a medida que gira en espiral hacia adentro.
Código de colores: Las zonas en color naranja indican las regiones con una rotación angular más rápida (máxima velocidad), mientras que las zonas en color azul/turquesa (teal) marcan la rotación más lenta.
Dinámica: Las líneas de flujo (vectores de trayectoria) ilustran de forma matemática precisa cómo el centro del remolino se encoge y se acelera infinitamente en un tiempo finito, manteniendo su energía total acotada
Captura de un “movimiento local incomprensible”. Fuente: OpenAI.
Pero hay polémica. Buckmaster y Alpöge habían utilizado herramientas de IA, incluido Codex, durante su investigación, y de hecho Tristan Buckmaster escribió un comunicado planteando la posibilidad de que OpenAI hubiera podido beneficiarse de esas sesiones privadas. La compañía lo niega, y asegura que ni sus investigadores ni sus agentes vieron sus prompts, demostraciones o trabajo privado antes de que se hiciera público. A día de hoy no hay pruebas de que OpenAI “rebuscara” en sus conversaciones para encontrar la solución, así que esa acusación es solo eso: no está probada.
No sabemos qué pasó. En OpenAI sí indica que aunque lo considera improbable, no puede descartar que “datos anonimizados” derivados del uso que Buckmaster y Alpöge hicieron de Codex hubieran contribuido a mejorar sus modelos. Eso no significa que el modelo fuese entrenado con su demostración ni que pudiera recuperarla, pero sí implica que de momento no está claro dónde termina el uso privado de una herramienta de IA y dónde empieza ese aprendizaje que los modelos suelen aprovechar de esas conversaciones anonimizadas.
Quién se lleva el mérito. Buckmaster afirma que Sébastien Bubeck, de OpenAI, le propuso participar en la publicación del nuevo resultado dejando fuera a Alpöge, que precisamente trabaja para Anthropic, y critica la forma en la que se llevaron a cabo dichas conversaciones. Según Bubeck las cosas fueron distintas: no pretendían dejar a Alpöge fuera, y la idea era quién podía participar en una posible publicación de la demostración creada por el modelo de OpenAI. El enfrentamiento está servido.
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Ahora las matemáticas son una cuestión de dinero.
Que un laboratorio de IA se entere de que hay una línea de investigación prometedora y aplique miles de agentes de IA para resolverla empieza a convertirse en algo normal. Sin embargo hacerlo requiere inversiones enormes de dinero y plantea un dilema singular: ahora lo importante no es ya solo tener una buena idea, sino disponer de capacidad de cómputo para acabar de resolver el problema.
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