Un premio Nobel de Física utiliza la IA para resolver una conjetura que llevaba 10 años sin resolverse
Con la ayuda de Claude, los físicos lograron demostrar una conjetura que llevaba más de una década sin resolverse.

En los últimos años, la posibilidad de que los sistemas de inteligencia artificial (IA) contribuyan a los descubrimientos en física ha recibido cada vez más atención. Si bien estos modelos ya han demostrado su capacidad para analizar datos y acelerar cálculos, aún existía cierta resistencia respecto a su capacidad para generar nuevos conocimientos científicos.
Uno de los mayores desafíos es lograr que los modelos de IA vayan más allá de la simple reproducción del conocimiento existente. En física y matemáticas, esto requiere comprender estructuras abstractas, identificar patrones complejos y construir argumentos coherentes, en lugar de limitarse a reconocer ejemplos presentes en los datos de entrenamiento.
Por este motivo, utilizar la IA para demostrar conjeturas o encontrar nuevas soluciones matemáticas se considera un paso mucho más difícil. Sin embargo, un nuevo estudio ha demostrado el potencial de este enfoque al reunir a físicos, entre ellos un premio Nobel, y al sistema de códigos Claude para resolver una conjetura que había permanecido sin solución durante unos diez años.
Conjetura
La hipótesis que se investiga se relaciona con el fenómeno conocido como jamming, en el que un conjunto de partículas pasa abruptamente de un estado fluido a un estado rígido. Este comportamiento se observa en sistemas como espumas y materiales granulares.

En 2014, Giorgio Parisi, ganador del Premio Nobel de Física de 2021, y sus colaboradores desarrollaron una descripción de este fenómeno. Las simulaciones numéricas indicaron que dos parámetros del modelo, a y b, siempre cumplían la relación a + b = 1. Esta propiedad permaneció sin una demostración matemática durante una década.
Código Claude
Aquí es donde entra en juego Claude Code, una versión del modelo Claude optimizada para la programación, el razonamiento lógico y la resolución de problemas técnicos. Estas capacidades lo hacen útil en la investigación científica que involucra modelado matemático, computación científica y desarrollo de software.
En problemas que implican cálculo y programación, el código Claude se utiliza con frecuencia por su capacidad para descomponer desafíos complejos en pasos más pequeños. Esta característica facilita la exploración de conjeturas matemáticas, la implementación de simulaciones numéricas y la verificación de resultados computacionales.
¿Cuál fue la solución?
Después de que los investigadores proporcionaran a Claude Code el código utilizado previamente en las simulaciones numéricas, el modelo comenzó a explorar diferentes caminos para construir una prueba analítica de la conjetura. La IA reformuló el problema utilizando una identidad matemática equivalente y empleó la deducción inversa a partir del resultado.

Este procedimiento condujo a una identidad algebraica que demostró que la suma de los parámetros es igual a 1. Lo que más llamó la atención fue la sencillez de la demostración encontrada. Si bien la primera versión elaborada por Claude contenía errores, la estrategia era correcta.
¿La IA ya resuelve problemas en física?
A pesar del resultado obtenido, el trabajo no demuestra que la IA sea capaz de realizar descubrimientos científicos de forma totalmente autónoma. La primera demostración realizada por Claude contenía errores de notación e inconsistencias matemáticas que los propios investigadores tuvieron que identificar y corregir.
Además, la formulación del problema, la interpretación física de la solución y la validación final de la prueba fueron responsabilidad del equipo científico. Esto demuestra que, actualmente, la IA actúa como una herramienta de apoyo al razonamiento humano, y no como un sustituto del investigador.
Referencia de la noticia
Parisi, G., Zamponi, F. (2026). A proof of an identity for the critical exponents of jamming.