🤖 Как AI помог решить задачу тысячелетия: уравнение Навье-Стокса
🤖 Как AI помог решить задачу тысячелетия: уравнение Навье-Стокса Коллеги, сегодня новость не про софт, а про то, как технологии меняют саму науку. Математики Тристан Бакмастер (Tristan Buckmaster, NYU) и Левант Альпёге (Levent Alpöge, Anthropic) использовали Claude и OpenAI Codex в работе над одной из семи «задач тысячелетия» — проблемой существования и гладкости решений уравнений Навье-Стокса. Уравнения Навье-Стокса описывают движение жидкостей и газов — от океанских течений до аэродинамики. Фундаментальный вопрос: может ли решение этих уравнений «взорваться» за конечное время, достигнув бесконечной скорости? За доказательство Институт Клэя обещал $1 млн. Бакмастер и Альпёге работали над этой проблемой почти год, опираясь на подход, ранее предложенный математиками Диего Кордобой и Луисом Мартинесом-Зороа. В своей работе исследователи использовали Claude от Anthropic и OpenAI Codex — платформу для работы с AI-моделями в задачах программирования и математики. 15 августа 2026 года они получили результат для уравнений Эйлера (упрощённая версия без вязкости) — это стало важным шагом к полному решению. Это событие демонстрирует новую модель научной работы: AI становится не просто калькулятором, а партнёром в исследованиях. Математики используют языковые модели для генерации гипотез, проверки логических шагов и формальной верификации доказательств. Теренс Тао (Филдсовский лауреат) назвал работу Бакмастера и Альпёге «выдающимся достижением». Узнав о прогрессе Бакмастера и Альпёге, OpenAI бросила на задачу колоссальные ресурсы. Компания задействовала около 10 000 AI-агентов — автономных программ, работающих параллельно над разными подзадачами. Результат: - 88 часов — время от запуска до получения полного доказательства для Навье-Стокса . - 2,7 миллиона сообщений — объём коммуникации между агентами . - 130 миллиардов токенов — объём сгенерированного текста . - 17 часов — дополнительное время на формальную верификацию доказательства в Lean . Доказательство было оформлено на языке Lean — системе формальной верификации, которая проверяет каждый логический шаг. OpenAI опубликовала 166-страничную работу и код для независимой проверки. (openai.com) Ждём подтверждения решения задачи Институтом Клэя. Для нас, в инженерном ПО, это сигнал: AI-агенты становятся инструментом, который нужно уметь применять. Вопрос не в том, заменит ли AI инженера, а в том, как быстро мы научимся использовать его для ускорения расчётов, верификации моделей и поиска оптимальных решений. 🛠 ООО Технологии "ПЛМ" 🌐 https://tech-plm.ru/ Мы — ИТ-компания с экспертизой в инженерном ПО. Мы помогаем предприятиям полноценно внедрять различное инженерное ПО в рабочие процессы: 🔹 Поставка ПО — подбор правильной конфигурации. 🔹 Настройка и внедрение — интеграция в ваш PLM-контур, настройка бизнес-процессов, обучение команды. 🔹 Методическая поддержка — помощь в настройке процессов управления изменениями, BOM-структур и эффективном использовании новых возможностей. Обращайтесь, чтобы ваш PLM работал на вас! 🚀 #ТехнологииПЛМ #AI #PLM #PDM #CAE #CAD #CAM #Импортозамещение