Nach Informationen von The Rundown AI hat Google DeepMind ein agentenbasiertes System entwickelt, das Mathematiker bei der Lösung ungelöster Probleme unterstützt. Das auf Gemini 3.1 basierende System nutzt ein Team von Spezial-Agenten – ähnlich wie Code-Assistenten – die parallel an Beweisen arbeiten, Literatur recherchieren und Code schreiben. Bei einem Benchmark für Forschungs-Mathematik erreichte es 48% Erfolgsquote, während Gemini 3.1 Pro nur 19% schaffte. Besonders bemerkenswert: Ein Oxford-Professor konnte mit einer Strategie aus einem System-Output ein lange offenes Problem lösen.
Das zeigt einen wichtigen Trend: Agentenbasierte KI-Systeme ermöglichen es Top-Forschern, ihre kognitiven Fähigkeiten zu verstärken, anstatt sie zu ersetzen. In Mathematik wie auch in Software-Entwicklung entstehen neue Workflows, bei denen menschliche Intuition und KI-gestützte Exploration zusammenwirken – ein Modell, das wahrscheinlich auch andere Fachbereiche erobern wird.