Principais destaques
- Sistema da DeepMind solucionou questões matemáticas que estavam sem resposta há anos
- IA passou de desempenho olímpico para colaboração ativa com cientistas
- Resultados incluem refutação de conjecturas e artigos direcionados a conferências acadêmicas
A Google DeepMind anunciou em 11 de fevereiro de 2026 um avanço que pode redefinir o papel da inteligência artificial na ciência.
Segundo a empresa, o sistema Gemini Deep Think deixou de atuar apenas como competidor em desafios matemáticos e passou a funcionar como parceiro de pesquisa em matemática, física, ciência da computação e até economia.
A novidade foi apresentada em dois artigos científicos que detalham como o modelo conseguiu não apenas resolver exercícios complexos, mas enfrentar problemas matemáticos em aberto, refutar conjecturas antigas e contribuir para trabalhos acadêmicos submetidos a conferências internacionais.
Da Olimpíada à Pesquisa Científica
O Gemini Deep Think já havia chamado atenção ao conquistar desempenho equivalente a medalha de ouro na Olimpíada Internacional de Matemática de 2025, resolvendo cinco dos seis problemas dentro do tempo oficial da prova. Na ocasião, o feito foi visto como um marco técnico. Agora, a ambição é ainda maior.
No primeiro estudo, intitulado Towards Autonomous Mathematics Research, a DeepMind apresentou um agente de pesquisa batizado de Aletheia. Ele opera em um ciclo contínuo de gerar, verificar e revisar hipóteses matemáticas.
De acordo com Yossi Matias, chefe de pesquisa do Google, o sistema analisou cerca de 700 problemas em aberto no banco Bloom’s Erdős Conjectures. O resultado incluiu quatro soluções inéditas para questões ainda não resolvidas e a redescoberta de oito respostas já presentes na literatura científica.
O agente também produziu um artigo completo em geometria aritmética, incluindo cálculos de constantes estruturais conhecidas como autovetores, algo que até então dependia exclusivamente de pesquisadores humanos especializados.
Avanços em Física, Computação e Economia
O segundo artigo amplia o escopo. Foram 18 problemas trabalhados em parceria com acadêmicos de diferentes áreas.
Em ciência da computação teórica, o Gemini Deep Think construiu um contraexemplo que derrubou uma conjectura mantida por cerca de uma década na área de otimização submodular online. A hipótese vinha sendo debatida desde 2015.
Na física, o sistema encontrou uma solução analítica para espectros de cordas cósmicas usando polinômios de Gegenbauer. Ao transformar uma série infinita em soma finita, eliminou um gargalo importante no cálculo de radiação gravitacional.
A IA também demonstrou capacidade de cruzar disciplinas, aplicando conceitos da matemática contínua, como o teorema de Kirszbraun, a problemas clássicos de algoritmos como Max-Cut e Árvore de Steiner. Essa habilidade de conectar áreas distintas é vista como um dos pontos mais promissores da pesquisa.
Um novo modelo de colaboração científica
Segundo a DeepMind, aproximadamente metade dos resultados já está sendo direcionada para conferências científicas de alto nível, incluindo uma aceitação na International Conference on Learning Representations 2026.
Todos os benchmarks divulgados foram avaliados por especialistas humanos, reforçando a tentativa de validar os resultados dentro dos padrões acadêmicos tradicionais.
Os pesquisadores descrevem a abordagem como Vibe-Proving, ou comprovação por intuição. Nessa metodologia, cientistas humanos orientam a IA em ciclos iterativos para testar hipóteses, buscar contraexemplos e refinar demonstrações matemáticas complexas.
Mais do que resolver problemas isolados, o anúncio sugere uma mudança de paradigma. A inteligência artificial deixa de ser apenas uma ferramenta de automação ou competição e começa a ocupar espaço como colaboradora ativa na produção de conhecimento científico.
Se os resultados se consolidarem, a parceria entre humanos e sistemas de raciocínio avançado pode acelerar descobertas que, até agora, levariam décadas para amadurecer.
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