AlphaGeometry

AlphaGeometry es un sistema neurosimbólico de Google DeepMind, publicado en Nature en enero de 2024, creado para resolver problemas de geometría al nivel de quienes compiten en la Olimpiada Internacional de Matemáticas. Combina un modelo de lenguaje entrenado con demostraciones de geometría generadas de forma sintética y un motor tradicional de deducción simbólica: la mitad neuronal propone construcciones auxiliares útiles, como puntos o rectas nuevas, y la mitad simbólica ejecuta la deducción lógica formal para completar la demostración. En un benchmark de 30 problemas de geometría de la IMO de 2000 a 2022 resolvió 25, cerca de la puntuación media de una medalla de oro y muy por delante de los demostradores automáticos de teoremas anteriores.

DeepMind entrenó el modelo de lenguaje con cien millones de teoremas y demostraciones sintéticos, generados sin ninguna demostración humana, porque escasean los datos etiquetados de geometría de olimpiada. El proyecto fue solo de investigación y nunca se convirtió en un producto, pero mostró que combinar un modelo neuronal con un solucionador simbólico podía superar los enfoques que se apoyan en una sola de las dos técnicas. Un año después, DeepMind lo siguió con AlphaGeometry2, que elevó la tasa de resolución al 84 % de todos los problemas de geometría de los últimos 25 años de las IMO y superó por primera vez la media de una medalla de oro.