Google desenvolupa un algoritme per resoldre incògnites matemàtiques

Des que fa uns 3.000 anys grans pensadors grecs com Pitàgores o Arquimedes van començar a buscar vies racionals per explicar el món que els envoltava, els matemàtics no han parat de recórrer als números per estudiar l’espai, la relativitat, els canvis o el temps. Tot i que des de la dècada de 1960 s’han servit dels ordinadors per ajudar a descobrir patrons i formular conjectures, l’avenç de la tecnologia permet a la humanitat arribar a racons encara inexplorats.

Això és el que pretén DeepMind, el projecte d’Intel·ligència Artificial (IA) propietat d’Alphabet (empresa matriu de Google) que ha desenvolupat un sistema d’aprenentatge automàtic amb què impulsar la investigació matemàtica. Els seus algoritmes busquen possibles patrons i relacions entre objectes matemàtics que escapen a la vista humana i a partir d’allà són els professionals que agafen el relleu per elaborar possibles hipòtesis.

Notícies relacionades

Els Mossos multen un motorista que transportava dues cadires i dues bosses gegants de compra

El majúscul repte de beure aigua del Besòs: «Mai vam imaginar que fos possible»

L’aplicació d’aquest sistema algorítmic ja ha donat els seus fruits. Segons ha publicat la prestigiosa revista científica ‘Nature’, DeepMind ha permès arribar a dos descobriments. D’una banda, un nou teorema en topologia, la ciència que estudia les propietats de les formes geomètriques. Per l’altra, una nova conjectura en teoria de la representació, que estudia els sistemes algebraics. L’investigador Alex Davies ha aplaudit aquestes fites, assegurant que el marc desenvolupat obre les portes de la investigació a una col·laboració més gran entre l’IA i les matemàtiques.

Altres grans fites

Fundada el 2010 i adquirida el 2014 per Google, fa anys que DeepMind treballa en l’aplicació de la tecnologia en diversos camps d’investigació. Així, ha aconseguit fites com la creació d’una xarxa neuronal algorítmica que aprèn a jugar a videojocs com si fos un ésser humà o elaborar la base de dades més gran del planeta per entendre millor les 20.000 proteïnes que hi ha al cos humà.