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OpenAI afirma que una IA resolvió uno de los seis Problemas del Milenio

OpenAI asegura que su IA resolvió uno de los Problemas matemáticos del Milenio

SN Redacción | EFE

Nueva York.- La compañía tecnológica OpenAI aseguró este martes que uno de sus modelos de inteligencia artificial (IA) ha encontrado una solución al problema de Navier-Stokes, uno de los seis Problemas del Milenio que permanecen sin resolver.

Según la empresa, hasta 10.000 agentes de IA trabajaron de forma coordinada durante unas 88 horas para alcanzar el resultado.
El hallazgo, agrega, fue realizado por un modelo aún no presentado públicamente que, según OpenAI, es «significativamente más capaz» que GPT-6 Astra, un modelo que la compañía lanzó recientemente.

Las ecuaciones de Navier-Stokes, formuladas en el siglo XIX, describen cómo se mueven fluidos como el agua y el aire y se utilizan, entre otras cosas, para diseñar aviones, predecir el tiempo y estudiar el flujo de la sangre.

El problema matemático que resolvió la IA de ChatGPT

El problema matemático consiste en determinar si, en tres dimensiones, un fluido que inicialmente se comporta de forma regular puede llegar a desarrollar una singularidad, es decir, un punto en el que su velocidad crece sin límite en un tiempo finito.

Así, la compañía publicó un documento de 165 páginas en el que sostiene que las ecuaciones sí pueden desarrollar esa singularidad en un tiempo finito.

Sin embargo, el anuncio ha estado acompañado de una controversia sobre la carrera por resolver estos problemas y el posible acceso de modelos de IA a investigaciones inéditas: según The Wall Street Journal, OpenAI comenzó el pasado 1 de septiembre a probar su nuevo modelo con los Problemas del Milenio tras tener indicios de que dos de estos problemas estaban cerca de ser resueltos.

OpenAI explicó posteriormente que estos indicios estaban relacionados con el trabajo del investigador de Anthropic Levent Alpöge y del matemático de la Universidad de Nueva York Tristan Buckmaster, que habían avanzado en el llamado problema de Euler forzado, relacionado con la dinámica de fluidos pero distinto del problema de Navier-Stokes.

Buckmaster afirmó que él y Alpöge habían utilizado modelos tanto de Anthropic como de OpenAI para avanzar en su investigación.

OpenAI, por su parte, negó haber accedido al trabajo de ambos investigadores, pero reconoció que no puede descartar por completo que las conversaciones de los investigadores con sus sistemas de IA contribuyesen al desarrollo de la herramienta utilizada para resolver el problema.

Los Problemas del Milenio

Los Problemas del Milenio fueron establecidos en 2000 por el Clay Mathematics Institute, que ofreció un premio de un millón de dólares por la resolución de cada uno de los siete grandes problemas matemáticos.

Hasta ahora, solo uno, la conjetura de Poincaré, había sido resuelto, por el matemático ruso Grigori Perelman.

La compañía aclaró en el comunicado que no pretende reclamar el millón de dólares del premio y que su objetivo al publicar el trabajo es «mostrar el avance de sus modelos» de IA. –sn–

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OpenAI afirma que una IA resolvió uno de los seis Problemas del Milenio

OpenAI asegura que su IA resolvió uno de los Problemas matemáticos del Milenio

SN Redacción | EFE

Nueva York.- La compañía tecnológica OpenAI aseguró este martes que uno de sus modelos de inteligencia artificial (IA) ha encontrado una solución al problema de Navier-Stokes, uno de los seis Problemas del Milenio que permanecen sin resolver.

Según la empresa, hasta 10.000 agentes de IA trabajaron de forma coordinada durante unas 88 horas para alcanzar el resultado.
El hallazgo, agrega, fue realizado por un modelo aún no presentado públicamente que, según OpenAI, es «significativamente más capaz» que GPT-6 Astra, un modelo que la compañía lanzó recientemente.

Las ecuaciones de Navier-Stokes, formuladas en el siglo XIX, describen cómo se mueven fluidos como el agua y el aire y se utilizan, entre otras cosas, para diseñar aviones, predecir el tiempo y estudiar el flujo de la sangre.

El problema matemático que resolvió la IA de ChatGPT

El problema matemático consiste en determinar si, en tres dimensiones, un fluido que inicialmente se comporta de forma regular puede llegar a desarrollar una singularidad, es decir, un punto en el que su velocidad crece sin límite en un tiempo finito.

Así, la compañía publicó un documento de 165 páginas en el que sostiene que las ecuaciones sí pueden desarrollar esa singularidad en un tiempo finito.

Sin embargo, el anuncio ha estado acompañado de una controversia sobre la carrera por resolver estos problemas y el posible acceso de modelos de IA a investigaciones inéditas: según The Wall Street Journal, OpenAI comenzó el pasado 1 de septiembre a probar su nuevo modelo con los Problemas del Milenio tras tener indicios de que dos de estos problemas estaban cerca de ser resueltos.

OpenAI explicó posteriormente que estos indicios estaban relacionados con el trabajo del investigador de Anthropic Levent Alpöge y del matemático de la Universidad de Nueva York Tristan Buckmaster, que habían avanzado en el llamado problema de Euler forzado, relacionado con la dinámica de fluidos pero distinto del problema de Navier-Stokes.

Buckmaster afirmó que él y Alpöge habían utilizado modelos tanto de Anthropic como de OpenAI para avanzar en su investigación.

OpenAI, por su parte, negó haber accedido al trabajo de ambos investigadores, pero reconoció que no puede descartar por completo que las conversaciones de los investigadores con sus sistemas de IA contribuyesen al desarrollo de la herramienta utilizada para resolver el problema.

Los Problemas del Milenio

Los Problemas del Milenio fueron establecidos en 2000 por el Clay Mathematics Institute, que ofreció un premio de un millón de dólares por la resolución de cada uno de los siete grandes problemas matemáticos.

Hasta ahora, solo uno, la conjetura de Poincaré, había sido resuelto, por el matemático ruso Grigori Perelman.

La compañía aclaró en el comunicado que no pretende reclamar el millón de dólares del premio y que su objetivo al publicar el trabajo es «mostrar el avance de sus modelos» de IA. –sn–

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OpenAI afirma que una IA resolvió uno de los seis Problemas del Milenio

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SN Redacción | EFE

Nueva York.- La compañía tecnológica OpenAI aseguró este martes que uno de sus modelos de inteligencia artificial (IA) ha encontrado una solución al problema de Navier-Stokes, uno de los seis Problemas del Milenio que permanecen sin resolver.

Según la empresa, hasta 10.000 agentes de IA trabajaron de forma coordinada durante unas 88 horas para alcanzar el resultado.
El hallazgo, agrega, fue realizado por un modelo aún no presentado públicamente que, según OpenAI, es «significativamente más capaz» que GPT-6 Astra, un modelo que la compañía lanzó recientemente.

Las ecuaciones de Navier-Stokes, formuladas en el siglo XIX, describen cómo se mueven fluidos como el agua y el aire y se utilizan, entre otras cosas, para diseñar aviones, predecir el tiempo y estudiar el flujo de la sangre.

El problema matemático que resolvió la IA de ChatGPT

El problema matemático consiste en determinar si, en tres dimensiones, un fluido que inicialmente se comporta de forma regular puede llegar a desarrollar una singularidad, es decir, un punto en el que su velocidad crece sin límite en un tiempo finito.

Así, la compañía publicó un documento de 165 páginas en el que sostiene que las ecuaciones sí pueden desarrollar esa singularidad en un tiempo finito.

Sin embargo, el anuncio ha estado acompañado de una controversia sobre la carrera por resolver estos problemas y el posible acceso de modelos de IA a investigaciones inéditas: según The Wall Street Journal, OpenAI comenzó el pasado 1 de septiembre a probar su nuevo modelo con los Problemas del Milenio tras tener indicios de que dos de estos problemas estaban cerca de ser resueltos.

OpenAI explicó posteriormente que estos indicios estaban relacionados con el trabajo del investigador de Anthropic Levent Alpöge y del matemático de la Universidad de Nueva York Tristan Buckmaster, que habían avanzado en el llamado problema de Euler forzado, relacionado con la dinámica de fluidos pero distinto del problema de Navier-Stokes.

Buckmaster afirmó que él y Alpöge habían utilizado modelos tanto de Anthropic como de OpenAI para avanzar en su investigación.

OpenAI, por su parte, negó haber accedido al trabajo de ambos investigadores, pero reconoció que no puede descartar por completo que las conversaciones de los investigadores con sus sistemas de IA contribuyesen al desarrollo de la herramienta utilizada para resolver el problema.

Los Problemas del Milenio

Los Problemas del Milenio fueron establecidos en 2000 por el Clay Mathematics Institute, que ofreció un premio de un millón de dólares por la resolución de cada uno de los siete grandes problemas matemáticos.

Hasta ahora, solo uno, la conjetura de Poincaré, había sido resuelto, por el matemático ruso Grigori Perelman.

La compañía aclaró en el comunicado que no pretende reclamar el millón de dólares del premio y que su objetivo al publicar el trabajo es «mostrar el avance de sus modelos» de IA. –sn–

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Nueva York.- La compañía tecnológica OpenAI aseguró este martes que uno de sus modelos de inteligencia artificial (IA) ha encontrado una solución al problema de Navier-Stokes, uno de los seis Problemas del Milenio que permanecen sin resolver.

Según la empresa, hasta 10.000 agentes de IA trabajaron de forma coordinada durante unas 88 horas para alcanzar el resultado.
El hallazgo, agrega, fue realizado por un modelo aún no presentado públicamente que, según OpenAI, es «significativamente más capaz» que GPT-6 Astra, un modelo que la compañía lanzó recientemente.

Las ecuaciones de Navier-Stokes, formuladas en el siglo XIX, describen cómo se mueven fluidos como el agua y el aire y se utilizan, entre otras cosas, para diseñar aviones, predecir el tiempo y estudiar el flujo de la sangre.

El problema matemático que resolvió la IA de ChatGPT

El problema matemático consiste en determinar si, en tres dimensiones, un fluido que inicialmente se comporta de forma regular puede llegar a desarrollar una singularidad, es decir, un punto en el que su velocidad crece sin límite en un tiempo finito.

Así, la compañía publicó un documento de 165 páginas en el que sostiene que las ecuaciones sí pueden desarrollar esa singularidad en un tiempo finito.

Sin embargo, el anuncio ha estado acompañado de una controversia sobre la carrera por resolver estos problemas y el posible acceso de modelos de IA a investigaciones inéditas: según The Wall Street Journal, OpenAI comenzó el pasado 1 de septiembre a probar su nuevo modelo con los Problemas del Milenio tras tener indicios de que dos de estos problemas estaban cerca de ser resueltos.

OpenAI explicó posteriormente que estos indicios estaban relacionados con el trabajo del investigador de Anthropic Levent Alpöge y del matemático de la Universidad de Nueva York Tristan Buckmaster, que habían avanzado en el llamado problema de Euler forzado, relacionado con la dinámica de fluidos pero distinto del problema de Navier-Stokes.

Buckmaster afirmó que él y Alpöge habían utilizado modelos tanto de Anthropic como de OpenAI para avanzar en su investigación.

OpenAI, por su parte, negó haber accedido al trabajo de ambos investigadores, pero reconoció que no puede descartar por completo que las conversaciones de los investigadores con sus sistemas de IA contribuyesen al desarrollo de la herramienta utilizada para resolver el problema.

Los Problemas del Milenio

Los Problemas del Milenio fueron establecidos en 2000 por el Clay Mathematics Institute, que ofreció un premio de un millón de dólares por la resolución de cada uno de los siete grandes problemas matemáticos.

Hasta ahora, solo uno, la conjetura de Poincaré, había sido resuelto, por el matemático ruso Grigori Perelman.

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Según la empresa, hasta 10.000 agentes de IA trabajaron de forma coordinada durante unas 88 horas para alcanzar el resultado.
El hallazgo, agrega, fue realizado por un modelo aún no presentado públicamente que, según OpenAI, es «significativamente más capaz» que GPT-6 Astra, un modelo que la compañía lanzó recientemente.

Las ecuaciones de Navier-Stokes, formuladas en el siglo XIX, describen cómo se mueven fluidos como el agua y el aire y se utilizan, entre otras cosas, para diseñar aviones, predecir el tiempo y estudiar el flujo de la sangre.

El problema matemático que resolvió la IA de ChatGPT

El problema matemático consiste en determinar si, en tres dimensiones, un fluido que inicialmente se comporta de forma regular puede llegar a desarrollar una singularidad, es decir, un punto en el que su velocidad crece sin límite en un tiempo finito.

Así, la compañía publicó un documento de 165 páginas en el que sostiene que las ecuaciones sí pueden desarrollar esa singularidad en un tiempo finito.

Sin embargo, el anuncio ha estado acompañado de una controversia sobre la carrera por resolver estos problemas y el posible acceso de modelos de IA a investigaciones inéditas: según The Wall Street Journal, OpenAI comenzó el pasado 1 de septiembre a probar su nuevo modelo con los Problemas del Milenio tras tener indicios de que dos de estos problemas estaban cerca de ser resueltos.

OpenAI explicó posteriormente que estos indicios estaban relacionados con el trabajo del investigador de Anthropic Levent Alpöge y del matemático de la Universidad de Nueva York Tristan Buckmaster, que habían avanzado en el llamado problema de Euler forzado, relacionado con la dinámica de fluidos pero distinto del problema de Navier-Stokes.

Buckmaster afirmó que él y Alpöge habían utilizado modelos tanto de Anthropic como de OpenAI para avanzar en su investigación.

OpenAI, por su parte, negó haber accedido al trabajo de ambos investigadores, pero reconoció que no puede descartar por completo que las conversaciones de los investigadores con sus sistemas de IA contribuyesen al desarrollo de la herramienta utilizada para resolver el problema.

Los Problemas del Milenio

Los Problemas del Milenio fueron establecidos en 2000 por el Clay Mathematics Institute, que ofreció un premio de un millón de dólares por la resolución de cada uno de los siete grandes problemas matemáticos.

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El descalabro de Euskadi, la caída de Valencia y Navarra y otros siete gráficos sobre los resultados de PISA https://www.eldiario.es/sociedad/enorme-caida-euskadi-exclusion-catalunya-siete-graficos-resultados-pisa_1_13493996.html Daniel Sánchez Caballero, Yuly Jara #MinisteriodeEducaciónyFormaciónProfesional #InformePisa #Matemáticas #Educación #Lectura #Ciencia

Ricardo Anaya cuestiona resultados de PISA y exige al gobierno federal reforzar la educación

Ricardo Anaya cuestionó los resultados de PISA 2025 y exigió reforzar la educación en México; también calificó de distractor la iniciativa sobre doble nacionalidad.

Por Gabriela Díaz | Reportera                                           

El coordinador del Grupo Parlamentario del PAN en el Senado, Ricardo Anaya Cortés, cuestionó los resultados de la prueba PISA 2025 y exigió al gobierno federal reforzar la política educativa, al considerar que el desempeño de México refleja un problema que afecta el futuro de los estudiantes.

Durante una entrevista en el Patio del Federalismo, Anaya sostuvo que los resultados de la evaluación internacional son preocupantes, particularmente por el bajo porcentaje de estudiantes mexicanos que alcanza los niveles mínimos de desempeño.

https://youtu.be/nh9J-jOvKHM?t=4

La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) informó este martes que México obtuvo en PISA 2025 un promedio de 414 puntos en ciencias, 388 en matemáticas y 408 en lectura. En las tres áreas el país se ubicó por debajo del promedio de la organización.

México mantiene rezagos en matemáticas y lectura

La OCDE reportó que apenas 30 por ciento de los estudiantes mexicanos alcanzó al menos el nivel 2 de competencia en matemáticas, frente a 65 por ciento en promedio entre los países de la OCDE.

En lectura, la proporción fue de 50 por ciento, frente a 69 por ciento del promedio de la organización. En ciencias, 50 por ciento de los estudiantes mexicanos alcanzó al menos el nivel 2, mientras el promedio de la OCDE fue de 74 por ciento.

La evaluación PISA mide conocimientos y habilidades de estudiantes de 15 años y en 2025 incluyó a 91 países y economías. En México participaron 7 mil 843 estudiantes de 297 escuelas, muestra que representó a aproximadamente 1.58 millones de jóvenes de esa edad.

Anaya sostuvo que el carácter estandarizado de la evaluación permite establecer comparaciones internacionales y rechazó que las diferencias entre sistemas educativos sean motivo suficiente para desestimar sus resultados.

El senador atribuyó el desempeño educativo a una deficiente gestión del gobierno de Morena y pidió aumentar los esfuerzos para mejorar las condiciones de aprendizaje.

Anaya llama “distractor” a iniciativa sobre doble nacionalidad

En otro tema, el legislador panista calificó como una “cortina de humo” la iniciativa presidencial para establecer restricciones relacionadas con la doble nacionalidad de quienes aspiren a ocupar determinados cargos de elección popular.

Anaya afirmó que el tema busca desviar la atención de otros asuntos políticos y sostuvo que la doble nacionalidad ya se encuentra regulada en el marco constitucional y legal.

El senador aclaró que la iniciativa fue turnada a la Cámara de Diputados, por lo que el Senado no es la Cámara de origen. Añadió que revisaría el contenido de la propuesta con el coordinador del PAN en San Lázaro antes de fijar una posición.

Sobre el paquete económico que sería recibido este martes, Anaya señaló que su bancada revisará especialmente el nivel de endeudamiento antes de establecer una postura.

Pide aclarar señalamientos contra Julieta Ramírez

Anaya también fue cuestionado sobre información difundida por N+ respecto de Julieta Ramírez, senadora con licencia de Morena por Baja California, quien aspira a la gubernatura del estado.

De acuerdo con reportes publicados por N+, la legisladora es investigada por autoridades estadunidenses y habría suscrito un acuerdo con el Departamento de Justicia de Estados Unidos. El reporte fue difundido el 7 de septiembre y posteriormente Ramírez negó tener un acuerdo de colaboración, calificó la información como una “farsa” y exigió pruebas del supuesto convenio. –sn–

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Costa Rica no avanza en lectura ni matemáticas y casi la mitad del estudiantado queda por debajo del nivel básico

El país prácticamente no modificó sus resultados en lectura y matemáticas respecto de 2022, mientras casi la mitad del estudiantado de 15 años no alcanzó el nivel básico de competencia lectora. En ciencias hubo una mejora de 13 puntos.
La entrada Costa Rica no avanza en lectura ni matemáticas y casi la mitad del estudiantado queda por debajo del nivel básico aparece primero en Semanario Universidad.

#Ciencias #Educación #Lectura #MEP #Matemáticas #PISA #País #ÚltimaHora

https://semanariouniversidad.com/pais/costa-rica-no-avanza-en-lectura-ni-matematicas-y-casi-la-mitad-del-estudiantado-queda-por-debajo-del-nivel-basico/

¿Ha resuelto OpenAI el problema de Navier-Stokes con IA? Qué se sabe #OpenAI #NavierStokes #InteligenciaArtificial #IA #Matematicas #Ciencia #Tecnologia #ProblemasDelMilenio #MillenniumPrize #Investigacion #Innovacion #AI #felizmartes #8deseptiembre

https://donporque.com/openai-resuelve-navier-stokes-con-inteligencia-artificial/

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Kenia López pide comparecencia de Mario Delgado por resultados de PISA 2025

Kenia López Rabadán pidió que Mario Delgado comparezca ante la Cámara de Diputados tras los resultados de PISA 2025 y demandó explicar las acciones para atender el desempeño educativo de México.

Por Gabriela Díaz | Reportera                                           

La senadora Kenia López Rabadán pidió que el secretario de Educación Pública, Mario Delgado, comparezca ante el Pleno de la Cámara de Diputados para explicar los resultados obtenidos por estudiantes mexicanos en la evaluación PISA 2025.

La legisladora sostuvo que el desempeño educativo refleja un problema que debe ser atendido y afirmó que el rezago en las competencias de estudiantes mexicanos puede tener consecuencias económicas y sociales.

La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) informó este 8 de septiembre que los resultados de México fueron inferiores al promedio de los países integrantes del organismo en matemáticas, lectura y ciencias. En matemáticas, el desempeño promedio disminuyó respecto de 2022, mientras que lectura y ciencias se mantuvieron aproximadamente en niveles similares a la evaluación anterior.

Matemáticas concentra uno de los principales rezagos

De acuerdo con la OCDE, sólo 30 por ciento de los estudiantes mexicanos alcanzó al menos el nivel 2 de competencia en matemáticas, frente a 65 por ciento en promedio entre los países de la organización.

En lectura, alrededor de la mitad de los estudiantes mexicanos alcanzó ese nivel mínimo, frente a 69 por ciento de la media de la OCDE. En ciencias, la proporción también fue cercana a 50 por ciento, mientras que el promedio de la organización llegó a 74 por ciento.

La evaluación también reportó que casi ningún estudiante mexicano alcanzó los niveles más altos de desempeño en matemáticas, lectura y ciencias.

Piden explicar las acciones para mejorar el desempeño

López Rabadán sostuvo que la situación requiere una explicación por parte de la Secretaría de Educación Pública y planteó que el titular de la dependencia acuda ante los diputados.

La legisladora vinculó el desempeño educativo con las perspectivas económicas de México y afirmó que la formación de estudiantes con mayores competencias resulta necesaria para fortalecer la productividad, el empleo y los ingresos de las familias.

La OCDE, sin embargo, advierte que la interpretación de los resultados debe considerar la expansión de la educación secundaria en México, particularmente la incorporación de estudiantes de poblaciones anteriormente marginadas. Según el organismo, este factor influye parcialmente en la comparación de los resultados a lo largo del tiempo. –sn–

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México cae en matemáticas y mantiene rezagos: Prueba PISA

México obtuvo 388 puntos en matemáticas, 408 en lectura y 414 en ciencias en PISA 2025; la OCDE reportó una caída en matemáticas y bajos niveles de desempeño.

Por Gabriela Díaz | Reportera                                           

México volvió a mostrar bajos niveles de desempeño educativo en el Programa para la Evaluación Internacional de los Estudiantes (PISA), cuyos resultados fueron publicados este 8 de septiembre por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). El país obtuvo 388 puntos en matemáticas, 408 en lectura y 414 en ciencias.

El resultado más débil se registró en matemáticas, donde México pasó de 395 puntos en 2022 a 388 en 2025, una reducción de siete puntos. En lectura, el puntaje pasó de 415 a 408, mientras que en ciencias subió de 410 a 414 puntos. La OCDE precisa que los cambios en lectura y ciencias entre 2022 y 2025 no son estadísticamente significativos.

https://www.youtube.com/watch?v=wEEx5Hj07jw

México sigue por debajo del promedio de la OCDE

Los resultados mantienen a los estudiantes mexicanos por debajo del promedio de la OCDE en las tres áreas evaluadas. En matemáticas, sólo 30% de los estudiantes alcanzó al menos el nivel 2 de desempeño, frente a 65% en el promedio de la organización.

En lectura, 50% de los estudiantes mexicanos alcanzó al menos el nivel 2, mientras que el promedio de la OCDE llegó a 69%. En ciencias, la proporción fue también de 50%, frente a 74% entre los países y economías de la organización.

El nivel 2 representa el umbral básico de desempeño. En matemáticas implica, entre otras capacidades, reconocer cómo puede representarse matemáticamente una situación sencilla de la vida cotidiana; en lectura supone identificar la idea principal de un texto de extensión moderada y localizar información explícita.

https://twitter.com/imcomx/status/2097312014448377879?s=20

Más estudiantes llegan a la evaluación

La OCDE advierte que la evolución de los puntajes debe analizarse junto con la expansión de la educación secundaria en México. Entre 2015 y 2025 aumentó más rápidamente que la población total de adolescentes de 15 años el número de jóvenes que cumplían las condiciones para presentar PISA.

De acuerdo con el organismo, esta ampliación permitió incorporar a más estudiantes de poblaciones históricamente marginadas. Por ello, una parte del descenso observado en los resultados promedio está relacionada con una mayor inclusión educativa; entre los estudiantes cuya situación socioeconómica no cambió, la caída fue menor de lo que sugieren las comparaciones simples de promedios.

En PISA 2025 participaron 7 mil 843 estudiantes de México, procedentes de 297 escuelas. La muestra representa aproximadamente a 1.58 millones de estudiantes de 15 años, equivalentes a 69% de la población total de esa edad.

Persisten brechas de desempeño

El componente socioeconómico continúa relacionado con los resultados educativos. En México, 30% de los estudiantes evaluados se ubicó en el cuartil internacional más desfavorecido. Su promedio en ciencias fue de 387 puntos.

Los estudiantes pertenecientes al 25% con mejores condiciones socioeconómicas superaron por 68 puntos en ciencias a quienes integraron el 25% más desfavorecido. Aunque la diferencia es considerable, resulta menor que la brecha promedio de 85 puntos registrada entre ambos grupos en la OCDE.

Matemáticas concentra el mayor rezago

El desempeño matemático constituye el principal foco de preocupación. Apenas 30% de los estudiantes mexicanos alcanzó el nivel básico de competencia, mientras que casi ningún alumno se ubicó entre los niveles más altos, 5 y 6, frente a 8% en el promedio de la OCDE.

La OCDE también señala que la proporción de estudiantes mexicanos por debajo del nivel 2 aumentó 13 puntos porcentuales entre 2015 y 2025 en matemáticas. En lectura, el incremento fue de ocho puntos porcentuales, mientras que en ciencias no hubo un cambio estadísticamente significativo. –sn–

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EL PAÍS - Los #alumnos #españoles se hunden en #matemáticas y #lectura en el #Informe #PISA y obtienen el #peor #resultado de su #historia

https://elpais.com/educacion/2026-09-08/los-alumnos-espanoles-se-hunden-en-matematicas-y-lectura-en-el-informe-pisa-y-obtienen-el-peor-resultado-de-su-historia.html

RE: https://mastodon.social/@victorseven/117234545189602497

Esto es gordísimo ⬇️ #matemáticas #IA #OpenAI #via @jrdm

Las causas del desmoronamiento educativo en PISA: los alumnos no leen, están menos dispuestos a esforzarse y crecen con el móvil

https://fed.brid.gy/r/https://elpais.com/educacion/2026-09-08/las-causas-del-desmoronamiento-educativo-en-pisa-los-alumnos-no-leen-estan-menos-dispuestos-a-esforzarse-y-crecen-con-el-movil.html

Cataluña se aferra a las evaluaciones propias tras el fiasco que la llevó a quedar excluida de PISA

https://fed.brid.gy/r/https://elpais.com/espana/catalunya/2026-09-08/cataluna-se-aferra-a-las-evaluaciones-propias-tras-el-fiasco-que-la-llevo-a-quedar-excluida-de-pisa.html

Los países de Latinoamérica retroceden en el informe PISA 2025 y Estados Unidos se hunde en lectura

https://fed.brid.gy/r/https://elpais.com/america/2026-09-08/los-paises-de-latinoamerica-retroceden-en-el-informe-pisa-2025-y-estados-unidos-se-hunde-en-lectura.html

🧿 𝑬𝒎𝒎𝒚 𝑵𝒐𝒆𝒕𝒉𝒆𝒓: 𝒍𝒂 𝒎𝒂𝒕𝒆𝒎𝒂́𝒕𝒊𝒄𝒂 𝒒𝒖𝒆 𝒅𝒆𝒔𝒂𝒇𝒊𝒐́ 𝒂 𝒖𝒏 𝒎𝒖𝒏𝒅𝒐 𝒅𝒆 𝒉𝒐𝒎𝒃𝒓𝒆𝒔 🧿

Emmy Noether nació el 23 de marzo de 1882 en Erlangen, Alemania.
Su padre, Max Noether, era un destacado matemático, y su madre, Ida Amalia Kaufmann, provenía de una familia culta y acomodada.
Desde pequeña, Emmy creció rodeada de libros y discusiones académicas.
Su infancia estuvo marcada por la fascinación por los números y las formas, y por la constante influencia de un padre que la alentaba a pensar por sí misma, aunque el mundo a su alrededor aún subestimara a las mujeres.

En 1915, la Universidad de Göttingen era el centro intelectual más importante del mundo para las matemáticas.
Allí trabajaban gigantes como David Hilbert y Felix Klein, mientras Albert Einstein luchaba con los complejos problemas que acompañaban a la teoría de la relatividad general.
Y en medio de ese entorno, surgió un obstáculo inesperado: a pesar de su talento, Noether no podía ser profesora oficial porque… era mujer.

Cuando Hilbert propuso integrarla al profesorado, varios colegas reaccionaron con indignación.
Uno de ellos lanzó una frase que quedó para la historia:
«¿Qué pensarán nuestros soldados cuando regresen de la guerra y tengan que aprender a los pies de una mujer?»

Hilbert respondió con ironía:
«Señores, estamos en una universidad, no en una casa de baños».

A pesar de la defensa de Hilbert, la universidad rechazó el nombramiento.
Durante cuatro años, Emmy enseñó matemáticas sin cargo, sin salario y sin reconocimiento.
Sus clases aparecían en el catálogo bajo el nombre de Hilbert.
Los estudiantes acudían esperando escuchar al famoso profesor, pero encontraban a Emmy, una mujer de voz firme que llenaba la pizarra de ecuaciones y explicaba conceptos complejos con claridad sorprendente.
Muchos la consideraron la mejor profesora que habían tenido.

Mientras enseñaba gratuitamente, Noether resolvió uno de los problemas más profundos de la física.
En 1915 formuló lo que hoy se conoce como el Teorema de Noether, que reveló algo fundamental: cada ley de conservación en física está ligada a una simetría de la naturaleza.
Gracias a su trabajo se comprenden principios básicos como la conservación de la energía o del momento.
Su teorema se convirtió en pieza central de la relatividad, la mecánica cuántica y la física de partículas.
Albert Einstein quedó profundamente impresionado y lo describió como un ejemplo extraordinario de pensamiento matemático.

A pesar de su genio, el reconocimiento llegó tarde.
Durante años recibió salarios muy inferiores a los de sus colegas y nunca obtuvo una cátedra completa.

En 1933, con la llegada del régimen nazi, todos los académicos judíos fueron expulsados de las universidades alemanas. Emmy Noether perdió su puesto y tuvo que abandonar Alemania.
Encontró refugio en Estados Unidos y comenzó a enseñar en el Bryn Mawr College, en Pensilvania.
Tenía 51 años y debía reconstruir su vida en un país nuevo.
Solo dos años después, en 1935, falleció tras una operación.
Su muerte fue un golpe para el mundo académico.
Einstein escribió su obituario en The New York Times, afirmando que Emmy Noether había sido “la mente matemática más creativa surgida desde que las mujeres pudieron acceder a la educación superior”.

Algunas curiosidades que muestran su personalidad:

🔸Era conocida por su humor seco y su modestia, a pesar de codearse con los más grandes matemáticos de su tiempo.

🔸Nunca se casó ni tuvo hijos, dedicando su vida completamente a la investigación y a sus estudiantes.

🔸Sus alumnos la recordaban por su voz clara y su pizarra llena de símbolos, y por su paciencia infinita para explicar los conceptos más complejos.

🔸A veces, se describía como una mujer “sin ambiciones mundanas”: le interesaba la matemática pura, no la fama ni el estatus social.

Hoy, Emmy Noether es reconocida no solo por su teorema, sino por haber desafiado un sistema que intentó silenciar su talento, dejando un legado que sigue inspirando a matemáticos y científicas en todo el mundo.
Detrás de algunos de los pilares más profundos de la ciencia moderna estuvo una mujer que enseñó gratis durante años, porque el mundo aún no estaba preparado para aceptar su genialidad.

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#historia #mujeresenlaciencia #matematicas #emynoether #sigloxx #ciencia #fisica #igualdaddegenero #curiosidadeshistoricas #pioneras

Durante 50 años hemos estado usando la ciencia equivocada en las cortes. (Inglés)

«¿Qué tan precisa es la ciencia forense moderna?»

0:00 La primera investigación forense
1:51 ¿Qué tan confiable es el análisis de cabello?
3:30 Por qué las marcas de mordidas nunca deberían usarse en un juicio
5:22 Análisis de patrones de manchas de sangre
8:04 ¿Qué tan únicas son las huellas dactilares?
16:33 ¿La evidencia de ADN es confiable?
21:38 ¿Cómo podemos mejorar la ciencia forense?

Vía: veritasium en español, @Veritasium

#Divulgacioncientífica #Tecnología #Ciencia #Veritasium #DerekMuller #Matemáticas #Algoritmos #Cienciaforense

https://www.youtube.com/watch?v=mvcesPWvUIc

#datocurioso

¿Sabían que la ausencia de un Premio Nobel de Matemáticas no tiene nada que ver con un amorío secreto de Alfred Nobel sino con una decisión puramente práctica del inventor?

Durante décadas ha circulado un mito urbano muy popular que asegura que Alfred Nobel excluyó las matemáticas de sus galardones porque el matemático sueco Gösta Mittag-Leffler habría tenido una relación sentimental con su prometida. Sin embargo, los registros desmienten por completo este chisme de pasillo. Alfred Nobel nunca estuvo casado y la única prometida formal que se le conoció, Sofie Hess, nunca tuvo relación alguna con Mittag-Leffler. Además, el inventor pasó los últimos años de su vida fuera de Suecia, por lo que su interacción con los círculos académicos locales de matemáticas era prácticamente inexistente.

La verdadera razón detrás del testamento que Nobel redactó en 1895 responde a sus propios intereses personales e industriales. Nobel era un químico e ingeniero enfocado en la física y las aplicaciones prácticas de la ciencia, por lo que decidió premiar únicamente a las disciplinas que consideraba que ofrecían un beneficio material e inmediato para el progreso de la humanidad, como la Física, la Química y la Medicina. Además, para finales del siglo XIX ya existía en Suecia un premio muy prestigioso de matemáticas financiado por el rey Óscar II y gestionado precisamente por Mittag-Leffler, lo que hacía innecesario duplicar ese galardón en la Fundación Nobel.

— A. Eldritch, Periodista, Locutor, podcaster y bloger del fediverso

Alt text via @altbot y @TeLoDescribot

#Historia #Ciencia #PremioNobel #Matemáticas #MitosHistóricos

Sam Altman dice que la IA ha alcanzado la singularidad

«Sam Altman salió a decir que ya estamos viviendo la singularidad. ¿Es cierto o es puro marketing?»

Vía: El Robot de Platón

#Divulgación #Ciencia #Matemáticas #Física #Evidencia #MétodoCientífico #AldoBartra #ElRobotDePlatón #IA #Neurociencia #Singularidad #RedesNeuronales #RogerPenrose #SeanCarroll #MaxTegmark

https://www.youtube.com/watch?v=hGsyDRfq_bo

Una lectura ligera y entretenida sobre tipografía y matemáticas:

“From boiling lead and black art: An essay on the history of mathematical typography” de Eddie Smith.

http://www.practicallyefficient.com/2017/10/13/from-boiling-lead-and-black-art.html

#tipografia #matematicas #tipografía #matemáticas

La Razón: #Cambridge demuestra con #matemáticas que #no #existen #elecciones #justas 🤔🤔🤔😭😭😭

https://www.larazon.es/ciencia/cambridge-demuestra-matematicas-que-existen-elecciones-justas_202607316a6cab78a5690f04735cd0dc.html

Ciencia del escorpión, tipos de nubes, microscopios láser y enfermeras de radiología. (Inglés)

Vía: Mission Unstoppable, Miranda Cosgrove

#Divulgación #Historia #Ciencia #Tecnología #Ingeniería #Matemáticas #STEM #MissionUnstoppable #cbsunstoppable #MirandaCosgrove

https://www.youtube.com/watch?v=qTyleGRTIi8

#BBC: Los " #números #amigos", las extrañas #parejas #matemáticas que han cautivado a #amantes, #místicos y #científicos por 2.500 años

https://www.bbc.com/mundo/articles/cn0n2v1874jo

¿Por qué no todos vemos las #estrellas con el mismo #número de #puntas? La respuesta está en los #polinomios dentro de tus #ojos

#matemáticas #mates
#mathematics #maths

www.eldiario.es/sociedad/no-...

¿Por qué no todos vemos las es...

¿Por qué no todos vemos las #estrellas con el mismo #número de #puntas? La respuesta está en los #polinomios dentro de tus #ojos

#matemáticas #mates
#mathematics #maths

https://www.eldiario.es/sociedad/no-vemos-estrellas-numero-puntas-respuesta-polinomios-ojos_1_13369187.html

LaVanguardia: Las #matemáticas podrían revelar las claves de una #relación #amorosa de pareja duradera, según una investigación

https://www.lavanguardia.com/neo/ciencia-neo/20260725/11600861/matematicas-revelar-claves-relacion-pareja-duradera-investigacion-epm.html

#CNN en #Español: Por primera vez, dos académicos #chinos ganan la #medalla #Fields, l “ #Premio #Nobel” de #matemáticas, y #China lo celebra

https://cnnespanol.cnn.com/2026/07/24/mundo/academicos-chinos-ganan-premio-matematicas-trax

ABC: ' @Medalla #Fields / #Nobel' de #matemáticas por resolver la #conjetura de #Kakeya, un endiablado juego de agujas

https://www.abc.es/ciencia/nobel-matematicas-resolver-conjetura-kakeya-desquiciante-juego-20260721161533-nt.html

La #Ciencia de la #MulaFrancis: #Fable 5 refuta la conjetura del #jacobiano

#matemáticas #mates #maths #mathematics

francis.naukas.com/2026/07/22/f...

Fable 5 refuta la conjetura de...

La #Ciencia de la #MulaFrancis: #Fable 5 refuta la conjetura del #jacobiano

#matemáticas #mates #maths #mathematics

https://francis.naukas.com/2026/07/22/fable-5-refuta-la-conjetura-del-jacobiano/

"Sensación de Poder", Isaac Asimov (1958)

El político sacó su computadora de bolsillo, oprimió dos veces sus bordes desgastados, examinó la pantalla del aparato, colocado en la palma de su mano, y volvió a guardárselo, al tiempo que decía:
—¿Es este el don que nos quería demostrar? ¿Un ilusionista?
—Más que eso, señor. Aub se sabe de memoria algunas operaciones, y
con ellas es capaz de realizar cálculos sobre papel.
—¿Una computadora de papel? —dijo el general, con aspecto abrumado.
—No, general —repuso Shuman, paciente—. No se trata de una computadora de papel. Sólo de una simple hoja de papel.

[...]

Cáspita, pues es verdad. ¿Cómo lo ha adivinado?
—No lo ha adivinado, señor Brant —dijo Shuman—. Lo ha calculado por sí solo. Lo ha calculado sobre esa hoja de papel.
—No diga usted necedades —dijo el general, con impaciencia—. Una computadora es una cosa, y otra muy distinta unos cuantos garabatos sobre el papel.

#IA #Matemáticas #CompetenciaMatemática #Idiocracy

El cubo imposible del Príncipe Ruperto: puede atravesar otro cubo MÁS PEQUEÑO

«Un cubo más grande puede atravesar otro cubo más pequeño. Parece imposible, pero es verdad. El problema del cubo del príncipe Ruperto, una paradoja geométrica que demuestra por qué en matemáticas no basta con fiarse de la intuición».

Vía: Derivando

#Matemáticas #Divulgación #Derivando #Ciencia #EduardoSáenzDeCabezón #PríncipeRuperto #Cubos #Poliédros

https://www.youtube.com/watch?v=0tdfqlaLLFM

🌊 La Universidad de Málaga ha desarrollado una familia de modelos numéricos capaces de simular en tiempo real tsunamis, flujos de lava y deslizamientos.

💻 Gracias a la supercomputación, estas herramientas funcionan más rápido que el tiempo real y ya se integran en plataformas operacionales de España, Estados Unidos e Italia para apoyar los sistemas de alerta temprana.

👉 https://www.crue.org/innovacion/desarrollan-un-modelado-matematico-para-la-prediccion-en-tiempo-real-de-catastrofes-naturales-generadas-por-tsunamis-o-flujos-de-lava/

#Investigación #Matemáticas #Supercomputación #Innovación #Universidad

Esta pelota es un cubo y esta otra un tetraedro

Vía: @El Robot de Platón

#Divulgación #Ciencia #Matemáticas #Física #Cubo #Tetraedro #AldoBartra #BalónDeFutbol #ValentinaMarino #ElRobotDePlatón

https://www.youtube.com/watch?v=hCL1GU0R_TA

Lva² (vol. 3, núm. 2), nuevo número de la revista de «Retos matemáticos». ~ Miguel Ángel Morales. https://www.gaussianos.com/lva2-vol-3-num-2-nuevo-numero-de-la-revista-de-retos-matematicos/ #Matemáticas

Google Maps es increíblemente rápido | Las matemáticas detrás de Google Maps

0:00 ¿Qué es un «algoritmo de camino más corto»?
3:30 El algoritmo de Dijkstra en 20 minutos
6:30 El primer planificador de rutas
10:31 El algoritmo de búsqueda A*
12:40 El camino más corto no siempre es el más rápido
15:08 La jerarquía de la red vial
18:29 Cartografiando Norteamérica: disección anidada
25:17 ¿Cómo funcionan las aplicaciones de mapas?
28:04 La simplicidad es un requisito previo para la confiabilidad

Vía: @veritasium

#Divulgacioncientífica #Tecnología #Ciencia #Veritasium #DerekMuller #GoogleMaps #Matemáticas #Algoritmos #AlgoritmoDeDijkstra

https://www.youtube.com/watch?v=kS-CGkiPetQ

¿Por qué llenar el álbum del Mundial 2026 puede costar 1.500 euros? #Mundial2026 #CromosMundial #AlbumDelMundial #Panini #Futbol #Coleccionismo #Matematicas #Probabilidad #Cromos #Selecciones #EconomiaFamiliar #Ahorro #felizjueves #25dejunio

https://donporque.com/album-del-mundial-cuesta-1-500-euros/

¿Por qué queremos volver a la Luna?

«¡Artemis II acaba de despegar! ¡Los humanos vuelven a estar cerca de la Luna! Pero, ¿para qué? ¿Para qué nos sirve volver a nuestro satélite?»

Vía: @quantumfracture

#Divulgación #Divulgacioncientifica #Ciencia #Física #Matemáticas #JoséLuisCrespo #QuantumFracture #ArtemisII #Luna

https://www.youtube.com/watch?v=U4EMQIN6Yoo

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#PE203625 #Zotero Biología UNAM 🧬📊🔍📖 está en avance continuo con el plan 2024,
🔗 Accede, colabora y estructura mejor tu investigación.
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#Zotero #BiologíaUNAM #Física #Matemáticas #Investigación #AprendizajeEstructurado

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