OpenAI dijo haber hallado una solución a las ecuaciones de Navier-Stokes, aunque surgieron dudas sobre el origen del avance.
OpenAI aseguró este martes 8 de septiembre de 2026 que uno de sus modelos de inteligencia artificial encontró una solución a las ecuaciones de Navier-Stokes, uno de los llamados Problemas del Milenio planteados hace alrededor de 90 años, aunque el anuncio quedó marcado por dudas sobre si parte del avance se apoyó en trabajo humano no reconocido.
La solución, por la que existe un premio pendiente de un millón de dólares, fue publicada también este martes en un documento de 165 páginas. Según la empresa creadora de ChatGPT, el resultado se obtuvo tras trabajar con un sistema de agentes coordinados impulsado por su modelo interno y con la participación de unos 10 mil agentes simultáneos.
OpenAI explicó en un comunicado que desde el 28 de agosto había estado entrenando un nuevo modelo interno que mostró un rendimiento sin precedentes. La compañía añadió que el martes 1 de septiembre surgieron rumores de que se habían resuelto dos de los Problemas del Milenio, y que, a partir de ello, decidió iniciar una evaluación de su modelo con todos los problemas aún sin resolver y con otros de gran impacto.
La empresa también sostuvo que el modelo interno sería significativamente más capaz que el reciente GPT-6 Astra, publicado el 3 de septiembre. En su explicación, OpenAI afirmó que el grupo que logró la resolución del problema de Navier-Stokes involucró a unos 10 mil agentes simultáneos.
Qué son los Problemas del Milenio
El 24 de mayo de 2000, en el Collège de France, en París, se anunciaron los siete problemas establecidos por el Clay Mathematics Institute de Cambridge, Massachusetts, con el propósito de celebrar las matemáticas en el nuevo milenio y ofrecer premios a quienes los resolvieran.
De acuerdo con el Consejo Asesor Científico del CMI, los siete problemas eran algunos de los más complejos a los que se enfrentaban los matemáticos al iniciarse el segundo milenio. El instituto señaló que buscaba concienciar al público general de que, en matemáticas, la frontera del conocimiento sigue abierta y está llena de importantes problemas sin resolver.
El CMI también dijo que pretendía resaltar la importancia de trabajar en la búsqueda de soluciones a los problemas más profundos y difíciles, así como reconocer logros matemáticos de magnitud histórica. Después de esa decisión, la Junta Directiva del CMI destinó un fondo de siete millones de dólares para premiar la resolución de estos problemas, con un millón de dólares para cada uno.
Uno de los siete problemas, la conjetura de Poincaré, fue resuelto en 2003 por el matemático ruso Grigori Perelman.
Fluidos, singularidades y la ecuación de Navier-Stokes
Las ecuaciones de Navier-Stokes, formuladas con base en la física desarrollada por Isaac Newton y por Claude-Louis Navier y George Gabriel Stokes en el siglo XIX, describen el movimiento de los fluidos y hoy son la base de la mecánica de fluidos. Se utilizan para modelar el comportamiento del agua en las tuberías o de los aviones en el aire.
En 1934, Jean Leray demostró la existencia de soluciones en un sentido generalizado, pero seguía pendiente resolver si las ecuaciones podían llegar a modelar lo que en matemáticas se conoce como singularidades. En el caso de las ecuaciones del espacio-tiempo de Albert Einstein, un agujero negro es un ejemplo de singularidad con existencia física real.
En dinámica de fluidos, una singularidad implica que un fluido sujeto a una fuerza suave puede llegar a desarrollar, en un tiempo finito, un estado en que la velocidad no tiene límites, aunque la energía permanezca finita a lo largo de toda la dinámica.
OpenAI afirmó en su comunicado que su sistema generó una prueba analítica y una formalización en Lean que demuestran que un fluido inicialmente continuo y en reposo puede desarrollar una singularidad en un tiempo finito. La empresa acompañó esa explicación con una ilustración del vórtice que constituiría la singularidad.
La compañía agregó que, como las ecuaciones de Navier-Stokes no consideran que los fluidos están formados por átomos, no está claro el significado físico de la singularidad para un flujo de agua o aire.
Las dudas sobre el origen del avance
El anuncio de OpenAI sobre esta singularidad, largamente esperada, se produjo 12 horas después de que Tristan Buckmaster, de la Universidad de Nueva York, comunicara que él y Levent Alpöge, de Anthropic, habían resuelto varios problemas estrechamente relacionados, según Konstantin Kakaes.
Kakaes señaló en Quanta Magazine que Buckmaster y Alpöge habían usado modelos de IA de Anthropic, la empresa que hizo Claude, y de OpenAI.
Ante estos señalamientos, OpenAI explicó que los rumores del 1 de septiembre sobre los que se basó para empezar a trabajar en el problema estaban relacionados con el trabajo de Alpöge y Buckmaster, quienes habían avanzado en el llamado problema de Euler forzado, relacionado con la mecánica de fluidos pero distinto del problema de Navier-Stokes.
Sin embargo, según la agencia EFE, OpenAI negó haber accedido al trabajo de ambos investigadores, aunque reconoció que no puede descartar por completo que las conversaciones de los investigadores con sus sistemas de IA contribuyeran al desarrollo de la herramienta utilizada para resolver el problema.
La empresa también indicó que puso a su modelo a resolver primero el problema más sencillo de Euler forzado antes de dedicarlo al de Navier-Stokes.
Kakaes añadió que tanto OpenAI como Buckmaster y Alpöge se basaron en gran medida en el trabajo de Diego Córdoba, del Instituto de Ciencias Matemáticas de Madrid, y Luis Martínez-Zoroa, de la Universidad CUNEF, Colegio Universitario de Estudios Financieros.
Según esa explicación, Córdoba y Martínez-Zoroa desarrollaron una estrategia para abordar el problema que se alejaba radicalmente de los métodos empleados por la mayoría de los matemáticos.
OpenAI aclaró en el comunicado que no pretende reclamar el millón de dólares del premio por haber encontrado la solución y que su objetivo al publicar el trabajo es mostrar el avance de sus modelos de IA.
