GPT-5.2 revoluciona la física teórica: un modelo de IA propone y demuestra una fórmula inédita
- Redacción IT NOW
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OpenAI anunció que su modelo generó un resultado original en física teórica al derivar una fórmula para amplitudes de gluones que antes se consideraban nulas en ciertas condiciones, trabajo que fue formalmente demostrado y verificado junto con investigadores de instituciones como el Institute for Advanced Study, Harvard y Cambridge.
GPT-5.2 de OpenAI ha producido (y formalmente probado) una nueva fórmula en el dominio de la teoría de campos cuánticos. El resultado, presentado en un preprint titulado “Single-minus gluon tree amplitudes are nonzero”, desafía una suposición largamente aceptada de que ciertas configuraciones de gluones (las partículas portadoras de la fuerza nuclear fuerte) tendrían amplitudes de dispersión nulas.
La investigación no es un simple ajuste cosmético: tras calcular casos específicos manualmente hasta n=6n=6n=6 gluones usando métodos tradicionales, los autores emplearon versiones de **GPT-5.2 Pro para simplificar expresiones complejas y conjeturar una fórmula general válida para todos los valores de nnn. Una versión interna del modelo pasó cerca de 12 horas “razonando” metódicamente, produciendo una demostración verificable que fue posteriormente confirmada analíticamente mediante técnicas estándar como la relación de recursión de Berends-Giele y el teorema suave (soft theorem).
Más allá del detalle técnico, la implicación es profunda: por primera vez un sistema de inteligencia artificial contribuye proactivamente a un problema de la física teórica que según testimonios de físicos expertos no había sido resuelto claramente por métodos convencionales durante más de una década. El hallazgo también ha sido extendido preliminarmente a gravitones, las hipotéticas partículas mediadoras de la gravedad, abriendo la puerta a nuevos desarrollos en campos tradicionalmente resistivos a automatizaciones numéricas o algebraicas.
El anuncio ha generado un debate intenso en comunidades científicas y tecnológicas. Por un lado, hay entusiasmo por la demostración de que la IA puede participar en descubrimientos matemáticos y estructurales novedosos; por otro, voces críticas advierten que el uso de términos como “nuevo resultado” puede estar sobredimensionado si no se traduce en una comprensión física más profunda o aplicaciones experimentales claras. Lo que está fuera de discusión es que la colaboración hombre-máquina ha avanzado de forma espectacular y plantea preguntas cruciales sobre cómo se hace ciencia en la era de la IA avanzada.