O matemático espanhol Javier Gómez Serrano e o Google Deepmind se unem para resolver o problema de um milhão de dólares de Navier-Stokes.

O matemático Javier Gómez Serrano , nascido em Madri há 39 anos, uniu-se à gigante da inteligência artificial Google DeepMind para tentar resolver "em breve" um dos enigmas mais diabólicos conhecidos, o das equações de Navier-Stokes , como ele mesmo revelou ao EL PAÍS. Este é um dos sete Problemas do Milênio, por cuja solução o Instituto Clay dos Estados Unidos oferece uma recompensa de um milhão de dólares (e "fama imortal", como enfatiza o pesquisador espanhol). A chamada Operação Navier-Stokes, em andamento há três anos com uma equipe de 20 pessoas, tem sido realizada até agora com total discrição, embora o chefe do Google DeepMind, Demis Hassabis , tenha deixado escapar em uma entrevista em janeiro que eles estão "perto de resolver um dos Problemas do Milênio", sem mencionar qual. "Veremos no próximo ano ou em um ano e meio", afirmou.

Gómez Serrano, professor da Universidade Brown (EUA), fala publicamente sobre a operação pela primeira vez. "Há um consenso geral na comunidade neste momento de que o problema será resolvido em breve, mas ninguém sabe quem o fará ou como", explica. O desafio remonta ao século XIX, quando dois matemáticos, o francês Henri Navier e o irlandês George Gabriel Stokes, publicaram independentemente, em 1822 e 1845, as equações que descrevem o movimento de fluidos como a água e o ar. Com base na temperatura, viscosidade e velocidade inicial do fluido, as equações calculam sua velocidade posteriormente. Dois séculos após sua enunciação, não se sabe se as soluções mantêm sempre uma regularidade ou se poderia ocorrer uma explosão , uma mudança repentina de comportamento, como se um tsunami fosse desencadeado em um mar calmo. Essas equações são essenciais para prever fenômenos tão importantes quanto o clima, inundações catastróficas, o movimento de um avião ou o fluxo sanguíneo em um ser humano.

A resolução do enigma parece iminente. Gómez Serrano colidera uma equipe de cinco acadêmicos que se conheceram enquanto trabalhavam na Universidade de Princeton e agora estão espalhados por instituições nos Estados Unidos. São dois geofísicos — a taiwanesa Ching-Yao Lai e a chinesa Yongji Wang , autores de modelos complexos para calcular o derretimento do gelo na Antártida — e três matemáticos: o australiano-britânico Tristan Buckmaster (o outro colíder), o espanhol Gonzalo Cao Labora e o próprio Gómez Serrano, que cresceu no bairro operário de Puente de Vallecas, onde era frequentador assíduo dos shows de rock calimochero na lendária casa de shows Hebe , bem como dos da banda Porretas .

Grandes mentes matemáticas caíram do penhasco tentando resolver esse desafio, dedicando os melhores anos de suas vidas acadêmicas até se encontrarem presas em um beco sem saída. Em 2014, a equipe de Thomas Hou, no Instituto de Tecnologia da Califórnia, alcançou um avanço importante, graças a uma simplificação anterior do problema. O grupo de Hou não utilizou as equações de Navier-Stokes, mas uma versão anterior, proposta em 1752 pelo matemático suíço Leonhard Euler para descrever o movimento de fluidos ideais e isentos de viscosidade. Os pesquisadores produziram uma simulação de um fluido dentro de um cilindro que, sob certas condições iniciais, pareceu dar origem a uma " singularidade ": o tão procurado tsunami em um mar calmo. A equipe de Gómez Serrano utilizou técnicas de inteligência artificial — redes neurais de aprendizado de máquina — para refinar a solução e entender onde e como a singularidade se forma. Seus resultados, publicados há três anos , foram interpretados como um sinal de que uma solução para o problema de um milhão de dólares era iminente .

O matemático espanhol acredita que há apenas três outros grupos no mundo competindo seriamente para resolver o enigma: o já citado Thomas Hou, na Califórnia; a dupla formada pelo egípcio Tarek Elgindi e o italianoFederico Pasqualotto , também nos Estados Unidos; e a equipe de Diego Córdoba , madrilenho de 53 anos que há mais de uma década orientou a tese de doutorado de Gómez Serrano no Instituto de Ciências Matemáticas de Madri, sobre como as ondas quebram no mar.

“O problema Navier-Stokes é tremendamente difícil”, reconhece o professor da Universidade Brown. “As pessoas não obtiveram sucesso usando a matemática tradicional. O que diferencia nossa estratégia de todas as outras até agora é o uso da inteligência artificial. Essa é a vantagem que temos, e acreditamos que pode funcionar. Estou otimista; o progresso é muito, muito rápido”, observa. Em sua visão, a solução chegará em algum momento nos próximos cinco anos.

Gómez Serrano acaba de participar de mais um avanço histórico com o Google DeepMind: o AlphaEvolve , um novo sistema de inteligência artificial que resolve problemas matemáticos complexos com eficiência sem precedentes. O professor espanhol e seu colega americano Terence Tao — considerado o maior matemático vivo — treinaram o programa durante quatro meses com cinquenta quebra-cabeças. "Em 75% dos casos, ele corresponde ao melhor resultado humano. Em outros 20%, ele melhora. Uma taxa de sucesso de 95% é, francamente, impressionante", diz Gómez Serrano.

“Acredito que um ser humano treinado, lendo a literatura relacionada, programando extensivamente e se preparando por vários meses, talvez pudesse conseguir isso. Mas o AlphaEvolve fez isso em um dia. Essa é realmente a vantagem. Pode se tornar uma ferramenta que acelera muito a pesquisa. Mudará a maneira como fazemos matemática”, argumenta.

O chefe do Google DeepMind, o neurocientista britânico Demis Hassabis , e seu colega americano John Jumper ganharam o Prêmio Nobel de Química no ano passado pela criação do AlphaFold2 , um sistema de inteligência artificial capaz de prever as estruturas intrincadas de todas as 200 milhões de proteínas conhecidas. O programa realiza em minutos o que antes levava meses de trabalho. A revolução do novo sistema AlphaEvolve é que, diferentemente do AlphaFold2 e do programa projetado para o quebra-cabeça Navier-Stokes, ele não foi criado com aprendizado de máquina para resolver um problema muito específico, mas sim um modelo de linguagem abrangente, como o ChatGPT, que resolve problemas em diversos ramos da matemática sem a necessidade de um especialista.

Demis Hassabis previu que a chamada inteligência artificial geral, software com inteligência semelhante à humana e capacidade de autoaprendizagem, chegará por volta de 2030. Gómez Serrano é mais cauteloso. “Há pessoas, mais ousadas do que eu, que preveem que, dentro de 5 ou 10 anos, a inteligência artificial estará no nível dos melhores matemáticos da história. Não sei, mas sei que está progredindo extremamente rápido”, reflete. “Há duas correntes: os otimistas e os pessimistas, que pensam em O Exterminador do Futuro [o filme de 1984 em que uma inteligência artificial se rebela contra os humanos]. Acredito que faremos perguntas mais complexas, que seremos capazes de entender melhor a natureza e projetar materiais e medicamentos melhores. Acredito que isso mudará o mundo e quero acreditar que o mudará para melhor.”