Modelo de IA Gemini do Google ganha medalha de ouro na Olimpíada Internacional de Matemática

Na I/O 2025, em maio, o Google anunciou um modo Deep Think para sua rede neural avançada Gemini. Embora ainda não esteja disponível ao público em geral, o modelo de IA o utilizou para alcançar a medalha de ouro na Olimpíada Internacional de Matemática (IMO).

Fonte da imagem: Google

A Olimpíada Internacional de Matemática é uma das competições mais prestigiadas para jovens matemáticos, realizada anualmente desde 1959. Cada país participante deste evento é representado por seis dos mais fortes matemáticos em idade escolar. Eles competirão na resolução de seis problemas extremamente difíceis em álgebra, combinatória, geometria e teoria dos números. Medalhas de ouro são concedidas aos melhores participantes (aproximadamente 8% do total de competidores).

Na semana passada, ocorreu a IMO 2025. Agora, o Google anunciou que “uma versão avançada do Gemini Deep Think resolveu cinco dos seis problemas da IMO, marcando um total de 35 pontos e alcançando um resultado de nível de medalha de ouro”. Além disso, o Google publicou o caminho da solução que o algoritmo de IA utilizou na Olimpíada. “Para aproveitar ao máximo as capacidades inferenciais do Deep Think, treinamos ainda mais esta versão do Gemini usando novos métodos de aprendizado por reforço que permitem que ele use mais dados para raciocínio em várias etapas, resolução de problemas e demonstração de teoremas. Também demos ao Gemini acesso a um conjunto selecionado de soluções para os problemas matemáticos e adicionamos algumas orientações gerais às instruções sobre como resolver os problemas da IMO”, afirmou o Google em um comunicado.

A Olimpíada da IMO é uma ótima oportunidade para testar as habilidades do algoritmo de IA na resolução de problemas matemáticos e raciocínio. No ano passado, o algoritmo do Google conquistou a medalha de prata, resolvendo quatro de seis problemas e marcando 28 pontos no total. Este ano, o modelo de IA “funcionou do início ao fim em linguagem natural, fornecendo provas matemáticas rigorosas diretamente das descrições dos problemas — tudo dentro do limite de tempo da competição de 4,5 horas”. O novo algoritmo é capaz de explorar e combinar simultaneamente várias soluções possíveis para um problema antes de fornecer uma resposta final. Anteriormente, a rede neural só conseguia seguir uma cadeia de raciocínio escolhida.