A Google DeepMind revelou o AlphaGeometry2, um modelo de IA que conseguiu resolver 84% dos problemas de geometria da Olimpíada Internacional de Matemática (IMO) dos últimos 25 anos. Esse desempenho supera a média dos medalhistas de ouro da competição e representa um avanço impressionante na capacidade da inteligência artificial de lidar com raciocínio matemático rigoroso.
Como o AlphaGeometry2 Superou os Medalhistas?
O modelo combina um motor simbólico especializado com um sistema baseado no Google Gemini, permitindo que ele resolva problemas geométricos exigindo demonstrações formais e pensamento dedutivo.
Os números falam por si:
- O AlphaGeometry2 resolveu 42 dos 50 problemas, superando a média de 40,9 pontos dos melhores competidores humanos.
- Esse desempenho representa um grande salto em relação à versão anterior do modelo, que tinha um índice de acerto de 54%.
- Para treinar o sistema, a DeepMind gerou mais de 300 milhões de teoremas e provas sintéticas, permitindo que o modelo aprendesse de forma progressiva e autônoma.
Por Que Isso Importa?
A matemática sempre foi um grande desafio para modelos de IA, que frequentemente cometem erros básicos até mesmo em cálculos simples. No entanto, a DeepMind está demonstrando que é possível criar sistemas capazes de raciocinar matematicamente como (ou melhor do que) humanos.
Além de ser um feito impressionante na matemática pura, esse avanço pode acelerar descobertas em áreas científicas complexas como física, engenharia e ciências da computação. Modelos como o AlphaGeometry2 podem ser utilizados para resolver equações avançadas, otimizar estruturas complexas e até mesmo formular novas teorias matemáticas e físicas.
O Futuro da IA na Matemática e na Ciência
Se o AlphaGeometry2 já superou os melhores competidores humanos em problemas de geometria, o que vem a seguir? Essa tecnologia pode abrir caminho para uma nova era na pesquisa matemática, onde IA e cientistas colaboram para resolver problemas antes considerados impossíveis.
Com a capacidade crescente de realizar deduções matemáticas complexas, a IA está deixando de ser apenas uma ferramenta de suporte e se tornando um agente ativo na descoberta científica.
