IA do DeepMind resolve problemas matemáticos que estavam abertos há décadas

Há dois anos e meio, chatbots erravam álgebra básica. O Aletheia resolveu quatro problemas abertos do banco de dados Erdős, contribuiu para artigos de pesquisa publicáveis e enfrentou questões de nível de doutorado em algoritmos, economia, otimização de aprendizado de máquina e até física de cordas cósmicas.

A mudança vai além de benchmarks. O que o DeepMind descreve é uma alteração no fluxo de trabalho científico. Em vez de substituir pesquisadores, modelos como o Aletheia funcionam como multiplicador de força: recuperam conhecimento instantaneamente, verificam provas com rigor, buscam contraexemplos e conectam domínios de pesquisa distantes. Cientistas ficam com a profundidade conceitual e a direção criativa. A IA assume o trabalho pesado de raciocínio estruturado.

O que muda na ciência

A transição que o DeepMind descreve é de assistente para colaborador, de chatbot para parceiro de pesquisa. A pergunta que o laboratório coloca não é “a IA consegue resolver matemática”. É “o que acontece quando cada cientista tem um motor de raciocínio de nível olímpico disponível sob demanda”.

Se esse padrão se mantiver, a próxima década de descobertas pode não ter aparência exclusivamente humana. Falta saber se o desempenho do Aletheia escala para modelos maiores e para tipos de problemas mais complexos, como contornar barreiras de segurança de modelos.

Fonte: Google DeepMind, programa Gemini Deep Think / modelo Aletheia, fevereiro de 2026.