Afirmar con rotundidad qué persona es la mejor del mundo en algo es arriesgado. Si nos ceñimos a la investigación de vanguardia en el ámbito de las matemáticas el alemán Peter Scholze, el británico James Maynard o el chino-estadounidense Yitang Zhang, entre otros investigadores, suelen ser considerados los matemáticos vivos más capaces. Sin embargo, en la comunidad científica existe un consenso casi unánime que defiende que Terence Tao, que tiene la doble nacionalidad australiana y estadounidense, es el auténtico "Mozart de las matemáticas".

Su prestigio se lo ha ganado a pulso. Ganó la Medalla Fields, que suele ser considerada el Nobel de las matemáticas, en 2006, cuando tenía 31 años. Y se hizo con ella por sus contribuciones en tres áreas fundamentales: la teoría de números, las ecuaciones en derivadas parciales y el análisis armónico.

No obstante, el comité de la Medalla Fields destacó especialmente su capacidad a la hora de conectar áreas que la mayor parte de los matemáticos consideraban aisladas. En cualquier caso, esto no es todo. Tao es frecuentemente admirado por su versatilidad.

Buena parte de los matemáticos de élite se especializa en un campo concreto, pero este científico ha elaborado trabajos de vanguardia en combinatoria y detección comprimida, además de en las tres áreas por las que recibió la Medalla Fields. Y, además, se ha granjeado la fama de ser un investigador generoso que trabaja muy bien en equipo y siempre está dispuesto a adoptar las nuevas tecnologías para abordar los mayores desafíos matemáticos. La IA es una herramienta esencial en matemáticas para Terence Tao Dwarkesh Patel, un creador de contenido indio-estadounidense especializado en tecnología e inteligencia artificial (IA) que se ha consolidado como una de las voces más influyentes de Silicon Valley gracias a sus entrevistas a Elon Musk, Mark Zuckerberg, Satya Nadella, Ilya Sutskever o Demis Hassabis, ha publicado hace solo unos días una conversación interesantísima con Terence Tao.

Y la IA ha sido la absoluta protagonista de un diálogo en el que este matemático ha defendido con entusiasmo el rol que ya tiene esta tecnología como "coautora de confianza" en la investigación en el área de las matemáticas. Terence Tao es actualmente uno de los mayores impulsores de Lean dentro de la comunidad científica En octubre de 2024 Meta AI, la IA de Meta, consiguió generalizar la función de Lyapunov. El matemático ruso Aleksander Lyapunov propuso el concepto de la función que lleva su nombre en 1892.

Su trabajo es una herramienta muy importante en el estudio de los sistemas dinámicos, pero los matemáticos se esforzaron desde entonces para encontrar un método general que les permitiese identificar las funciones de Lyapunov. Y no tuvieron éxito. Sin embargo, Meta AI sí lo ha tenido.

Este es tan solo un ejemplo que ilustra con claridad la capacidad que ya tiene la IA a la hora de afrontar algunos retos matemáticos. Terence Tao no cree que la IA acabe sustituyendo a los investigadores; sostiene que en realidad es una herramienta muy valiosa que permite a los matemáticos dejar atrás la investigación individual y colaborar en proyectos mucho más grandes y ambiciosos. Y predica con el ejemplo.

De hecho, ha introducido Lean en su flujo de trabajo diario. Esta herramienta es un asistente de demostraciones y un lenguaje de programación diseñado para verificar los razonamientos matemáticos y comprobar que son totalmente correctos. Tao es actualmente uno de los mayores impulsores de Lean dentro de la comunidad científica. "Espero que la IA de 2026, cuando se utiliza correctamente, sea un coautor de confianza en la investigación en matemáticas.

Y en muchos otros campos también", defiende Terence Tao. Actualmente está utilizando esta tecnología para enfrentarse a algunos de los mayores desafíos matemáticos que existen, como la conjetura de Collatz o las ecuaciones de Navier-Stokes. Estas últimas dan forma a uno de los Problemas del Milenio y persiguen, a grandes rasgos, entender cómo se comportan los fluidos.

Curiosamente, estas ecuaciones se emplean constantemente para predecir el clima o diseñar aviones, entre muchas otras aplicaciones, pero aún no entendemos con precisión cómo funcionan. Terence Tao y la IA son una de nuestras mejores bazas a la hora de resolver definitivamente este enigma. Imagen | Generada por Xataka con Gemini Más información | Dwarkesh Patel