De qué trata el problema de Navier-Stokes
El problema de Navier-Stokes es uno de los Millennium Prize Problems del Clay Mathematics Institute, considerado uno de los desafíos matemáticos más complejos y relevantes en la física de fluidos y las matemáticas puras. Una solución rigurosa y demostrada a este problema merecería un premio de un millón de dólares y el reconocimiento internacional.
¿Qué sucedió con ChatGPT y Navier-Stokes?
En diciembre de 2025, circuló en la comunidad tech una afirmación no verificada en un repositorio de GitHub (fuente original): se documentó que ChatGPT “habría encontrado” una solución al problema, colaborando con un matemático y usando un teorema personal. Sin embargo, es importante aclarar que este esfuerzo no cuenta con validación de la comunidad matemática ni ha pasado un proceso de revisión por pares, por lo que lo correcto es considerarlo solo un experimento.
Progresos reales de la IA en problemas científicos complejos
El verdadero avance en la aplicación de IA y modelos de lenguaje a estos desafíos proviene de investigaciones serias como la del matemático español Javier Gómez Serrano y Google DeepMind. Este equipo ha utilizado redes neuronales para analizar singularidades en las ecuaciones de Navier-Stokes, contribuyendo a una mayor comprensión, pero aún sin una solución definitiva ni aceptada (ver avance).
¿ChatGPT resuelve matemáticas avanzadas?
Los modelos de lenguaje como ChatGPT pueden sugerir resultados o enfoques, pero no reemplazan la validación académica. Ningún resultado generado por IA es aceptado hasta ser verificado rigurosamente por especialistas. El caso reciente fue más un ejercicio experimental que un avance científico canónico.
¿Qué pueden aprender los founders tech de esto?
La noticia subraya el potencial inspirador de la IA aplicada a problemas complejos, mostrando cómo incluso los retos más complicados reciben nuevo impulso gracias a la colaboración humano-máquina. Para perfiles emprendedores, esto pone en la mesa el valor de la IA como asistente para explorar soluciones disruptivas, siempre sumando validación y criterio humano.
Conclusión
Aunque la afirmación de una solución de ChatGPT al problema de Navier-Stokes carece de validación formal, el episodio pone de relieve cómo modelos de IA están ampliando los horizontes de investigación. Para el ecosistema startup, el caso sirve como inspiración sobre el potencial de la IA en ámbitos antes reservados solo a especialistas, bajo la condición siempre de trabajar en conjunto con expertos y mantener el rigor científico.
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Fuentes
- https://github.com/vporton/navier-stokes (fuente original)
- https://english.elpais.com/science-tech/2025-06-24/spanish-mathematician-javier-gomez-serrano-and-google-deepmind-team-up-to-solve-the-navier-stokes-million-dollar-problem.html (fuente adicional)
- https://manifold.markets/67/will-an-ai-solve-navier-stokes-and (fuente adicional)
- https://www.youtube.com/watch?v=i2uUFpHNsL8 (fuente adicional)
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