LongTails: un agente de IA demuestra más de 30 nuevos teoremas
El agente de IA de código abierto LongTails, del instituto AIRI, demostró más de 30 teoremas nuevos de optimización matemática, todos verificados con Lean 4.
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giftdetect· el regalo adecuado en minutosLongTails, un agente de inteligencia artificial del instituto AIRI, ha demostrado más de 30 teoremas nuevos de optimización matemática. Cada demostración fue confirmada por un verificador formal, según el servicio de prensa del instituto.
Los científicos de AIRI desarrollaron este marco de código abierto junto con un colega de Vietnam. El agente puede formular nuevos problemas de optimización, proponer métodos para resolverlos y demostrar de forma rigurosa que funcionan. Con él, el equipo llegó a cerca de 100 teoremas formalizados, de los cuales unos 50 mejoran garantías conocidas de estudios anteriores. Además, prevé publicar otros 35 como resultados matemáticos independientes dignos de una publicación internacional. El sistema tarda de media entre 3 y 7 horas en demostrar un teorema.
Por qué importa la verificación formal
La principal ventaja de LongTails es que comprueba automáticamente cada demostración con el lenguaje formal Lean 4. Esto responde a un problema conocido de la IA en matemáticas: un modelo puede generar un razonamiento convincente que contiene un error o que aborda un problema distinto del pedido.
El sistema parte de una descripción formal de las condiciones y el objetivo, y verifica que la demostración encaje con ambos. Así, cada resultado pasa un control formal en lugar de apoyarse en un argumento que solo parece correcto.
Aplicaciones prácticas
La optimización matemática busca la mejor opción entre un gran número de posibilidades: la más rápida, barata, precisa o fiable. Los teoremas indican a qué velocidad funciona un método y bajo qué condiciones, lo que permite calcular de antemano cuántas operaciones se necesitan, en lugar de probar algoritmos al azar.
El entrenamiento de redes neuronales, desde los sistemas de recomendación hasta los grandes modelos de lenguaje, se basa en estos métodos. Algoritmos más eficientes podrían reducir el tiempo de entrenamiento, los costes de cómputo y el consumo energético de los centros de datos. Las mismas técnicas sirven para diseñar estructuras ligeras y resistentes, planificar rutas de reparto, repartir la carga de las redes eléctricas, buscar moléculas y materiales nuevos y gestionar riesgos de inversión.
El código de LongTails ya es abierto, de modo que otros grupos pueden usarlo. Un participante del proyecto afirmó que el marco logró en pocos días más de lo que él consiguió en toda su carrera, y lo calificó de muy emocionante. El equipo seguirá demostrando teoremas, aumentará la complejidad de los problemas y comprobará los algoritmos obtenidos en aplicaciones prácticas.
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