Un modelo de inteligencia artificial de OpenAI generó una prueba de existencia matemática para la teoría de Yang-Mills, según confirmaron expertos el 10 de noviembre de 2026.
La demostración aborda uno de los siete Problemas del Milenio. Estos fueron establecidos por el Clay Mathematics Institute en el año 2000 y ofrecen un premio de $1 millón por cada resolución exitosa.
El avance se centra en la existencia de la teoría de Yang-Mills. Este es un pilar fundamental para el Modelo Estándar de la física de partículas.
OpenAI produjo una prueba escrita en lenguaje natural el 9 de septiembre. La formalización en Lean se completó el 16 de octubre. La organización presentó una existencia matemática sobre este desafío el 28 de octubre.
Un laboratorio de inteligencia artificial indicó el 26 de octubre que uno de sus modelos no publicados había avanzado en un problema matemático. El proceso de validación estuvo supervisado por un comité externo de físicos.
El grupo fue dirigido por David Gross. Él fue galardonado con el Premio Nobel de Física en 2004.
El grupo de trabajo designado por OpenAI incluye a los físicos Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov y Nikita Nekrasov. El comité examinó los repositorios públicos tras recibir el material.
El comité emitió un informe de 35 páginas el 10 de noviembre de 2026. Establecieron dos repositorios en GitHub: uno para el código en Lean y otro para la validación del grupo.
El grupo declaró en un comunicado previo publicado el 9 de noviembre: “Actualizamos el progreso de nuestro comité en la supervisión del resultado producido por el LLM [modelo lingüístico grande],”
La revisión confirmó que la construcción cumple con las normas de la física y las matemáticas.
El comité indicó en sus conclusiones formales: “Prueba la existencia de la teoría pura de Yang-Mills de acuerdo con los enunciados de los problemas que son estándar en física y matemáticas,” añadiendo que se construyó una teoría cuántica de campos a partir de límites en una red de cuatro dimensiones.
La solución completa del problema del Milenio continúa incompleta. La demostración no proporciona evidencia a favor o en contra de un salto de masa.
Los revisores utilizaron el modelo Astra de OpenAI para facilitar la lectura del código Lean. Admitieron que aún no comprenden en su totalidad la demostración generada por la máquina.
El grupo de trabajo señaló tras publicar los repositorios en GitHub con el código y el informe de validación: “No afirmamos comprender todavía por completo la prueba,”
Matemáticos externos han comentado el método de divulgación. Scott Armstrong, matemático de la Universidad de Nueva York, afirmó: “Me alegra que los supervisores publiquen por fin la prueba en Lean, para que podamos ver cuál es el resultado. Y espero que, en el futuro, los laboratorios de IA compartan ampliamente sus resultados con la comunidad,”
Armstrong añadió en relación con el proceso de supervisión coordinado por Gross: “Esta revisión se puede realizar de manera más eficiente y rápida a la vista de todos,”
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