El matemático colaborador de IA de Google DeepMind aborda problemas sin resolver y establece un nuevo récord de referencia

Google DeepMind ha publicado un artículo titulado «AI Co-Mathematician: Accelerating Mathematicians with Agentic AI», en el que se describe un sistema que va mucho más allá de un chatbot convencional: ofrece a los investigadores un espacio de trabajo con estado en el que múltiples agentes de IA ejecutan flujos de trabajo en paralelo, realizan un seguimiento de la incertidumbre, conservan los intentos fallidos, buscan bibliografía, prueban ideas y elaboran documentos de trabajo matemáticos. El sistema se ejecuta en Gemini 3.1 y está organizado jerárquicamente: un coordinador de proyecto en la cima, coordinadores de flujos de trabajo por debajo que gestionan la revisión bibliográfica, el desarrollo de bibliotecas y la búsqueda de contraejemplos, con agentes especializados —incluidos un agente de búsqueda, un agente de codificación y Gemini Deep Think, que actúa como verificador de pruebas—. El sistema obtiene una puntuación del 48 % en FrontierMath Nivel 4, una nueva puntuación máxima entre todos los sistemas de IA evaluados. El matemático de Oxford Marc Lackenby lo utilizó para resolver un problema abierto del Cuaderno de Kourovka después de que un agente revisor detectara un fallo en el primer intento de demostración de la IA. Los autores son sinceros sobre los modos de fallo: el ciclo de revisión entre agentes puede converger en argumentos sutilmente defectuosos —un «sesgo complaciente con el revisor»— o derivar en un desacuerdo interminable entre los agentes.