De acordo com pt.wedoany.com-Na WAIC 2026, que ocorrerá de 17 a 20 de julho em Xangai, a inovação original em teorias fundamentais foi estabelecida como eixo central. O evento se desenrola em torno de três linhas principais: Math for AI, AI for Math e a aplicação prática de IA+Matemática no mundo real. Essa direção dá continuidade ao ponto de vista apresentado por Shing-Tung Yau, primeiro vencedor chinês da Medalha Fields, na WAIC 2022, de que a matemática é a base para o desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial e, inversamente, a IA também pode fornecer um impulso significativo para a pesquisa matemática. Essa lógica de capacitação bidirecional entre dados e inteligência tem sido validada por muito tempo por conferências internacionais de topo como AAAI, ACM (Association for Computing Machinery) e periódicos como a Nature.
Atualmente, o modelo de desenvolvimento extensivo da indústria de IA, que depende do acúmulo de parâmetros e do esgotamento da capacidade computacional, é considerado como tendo atingido um teto teórico. A essência de problemas como a baixa explicabilidade dos grandes modelos, o mecanismo de emergência pouco claro e a robustez insuficiente reside na falta de um sistema matemático subjacente e no atraso na iteração das teorias fundamentais. Atualmente, a integração bidirecional entre dados e inteligência já produziu resultados aplicáveis. Teorias matemáticas como otimização convexa, estatística probabilística e análise funcional resolveram eficazmente problemas de engenharia em grandes modelos, como overfitting, baixa generalização e redundância computacional. Sistemas inteligentes como AlphaGeometry, FunSearch e AlphaProof da DeepMind ultrapassaram os limites da pesquisa humana tradicional em áreas como raciocínio geométrico, matemática combinatória e prova formalizada. A matemática Wang Hong, aprofundando-se em análise harmônica e teoria da medida geométrica, forneceu suporte matemático para o processamento de imagens e redução de ruído em IA, através da prova da conjectura de Kakeya tridimensional e da otimização de técnicas de análise de Fourier.
A WAIC 2025 lançou o diálogo acadêmico de topo "Pergunta sobre Matemática", com questões propostas pelo acadêmico Shing-Tung Yau, onde vários grandes modelos nacionais resolveram problemas no local, retornando aos primeiros princípios da IA. Com base na "Pergunta sobre Matemática" de 2025, a edição de 2026 da conferência reúne três grandes fóruns acadêmicos de alto nível: o Fórum Smale de Matemática e Inteligência Artificial, o Fórum de Inteligência Cognitiva Computacional da Huayuan e o Seminário WAICA de Modelagem Matemática e Computação Científica, com o objetivo de impulsionar a transição da IA de iterações de aplicações de engenharia para um desenvolvimento coordenado de inovação teórica e implementação industrial.
No aspecto Math for AI, a conferência foca em reconstruir o paradigma científico subjacente da IA usando axiomas matemáticos. Múltiplos estudos confirmam que o sistema matemático moderno é a chave para superar os gargalos técnicos dos grandes modelos. No nível de otimização de modelos, a otimização convexa e não convexa reestruturam a lógica de treinamento, a estatística probabilística e a teoria da informação padronizam o mecanismo de atenção do Transformer, e ferramentas como análise funcional e equações diferenciais parciais resolvem dificuldades técnicas como redução de ruído em alta dimensão e modelagem de cenários complexos. Resultados experimentais públicos mostram que o framework de aprendizado por reforço em tempo de teste, desenvolvido conjuntamente pela Universidade Tsinghua e pelo Shanghai AI Lab, melhorou significativamente o desempenho de modelos em competições de matemática; o Nemotron-Math da NVIDIA, apoiado por um conjunto de dados de raciocínio matemático de dezenas de milhões, alcançou uma atualização sistemática da capacidade de raciocínio matemático de grandes modelos. O acadêmico Xu Zongben, no Fórum Smale de Matemática e Inteligência Artificial, irá dissecar em profundidade a contradição central da IA entre "proposições científicas de dimensão infinita e tecnologia de engenharia de dimensão finita", analisando os mecanismos matemáticos das leis de escala dos grandes modelos e da emergência inteligente. Acadêmicos como Weinan E, Dong Bin e Jin Shi compartilharão resultados de ponta na fusão de equações diferenciais com redes neurais e na modelagem de sistemas complexos, aperfeiçoando o sistema matemático completo para modelagem causal, otimização robusta e controle de risco de segurança da IA. O fórum também contará com sessões de diálogo entre jovens e veteranos e mesas-redondas de debate, com a participação de acadêmicos renomados nacionais e internacionais, como Fan Jianqing e Xiu Dacheng, juntamente com jovens pesquisadores.
No campo AI for Math, a capacidade computacional inteligente está remodelando o paradigma da pesquisa matemática. Resultados emblemáticos incluem o AlphaGeometry da DeepMind, que atingiu capacidade de raciocínio geométrico de nível IMO, o AlphaEvolve, que avança no estudo do problema centenário do número de beijos, e a equipe AI4MATH da Universidade de Pequim, que refutou com sucesso a conjectura de Anderson, pendente há mais de uma década, com o resultado publicado na Nature. O Fórum de Inteligência Cognitiva Computacional da Huayuan focará em áreas de ponta como prova automática de teoremas, matemática formalizada, grandes modelos matemáticos e raciocínio híbrido simbólico-numérico. Acadêmicos renomados nacionais e internacionais, como Manuel Blum e Fan Jianqing, interpretarão caminhos inovadores para resolver problemas matemáticos complexos usando tecnologia inteligente. O Dr. Tang Wei combinará práticas de ponta em AI for Science para compartilhar resultados concretos do uso de ferramentas inteligentes para impulsionar avanços na matemática fundamental.
Além disso, a WAIC 2026, em parceria com a Universidade Tongji, realizará o Seminário WAICA de Modelagem Matemática e Computação Científica. A conferência focará em direções centrais como Redes Neurais Informadas por Física, Operadores Neurais e modelos híbridos dados-física, explorando a aplicação em larga escala da IA em simulação de engenharia, gêmeos digitais e modelagem climática, e enfrentando desafios como explicabilidade, generalização e controle de erros na computação científica com IA.
A integração entre dados e inteligência já passou da teoria para a implementação industrial. Ferramentas matemáticas como análise harmônica, computação numérica e modelagem topológica continuam a otimizar o desempenho da IA, melhorando a precisão e a estabilidade em tarefas como visão industrial, imagens médicas, simulação climática e fusão multimodal. A WAIC 2026, apoiada por seus três fóruns, constrói uma cadeia completa de "pesquisa matemática - iteração de IA - capacitação industrial", promovendo a padronização e a implementação de alta precisão de resultados de ponta, e impulsionando o desenvolvimento da economia real através da pesquisa fundamental.
