Intel y Hugging Face crean un asistente matemático que cabe en un ordenador de sobremesa
DeepMath resuelve problemas de álgebra y geometría sin enviar datos a la nube, usando modelos de IA ligeros que funcionan en procesadores normales.
Intel y Hugging Face (una plataforma donde desarrolladores comparten y descargan modelos de IA ya entrenados) han lanzado DeepMath, un agente de inteligencia artificial (un programa que puede usar varias herramientas para resolver problemas de forma autónoma) especializado en matemáticas que funciona completamente en local, sin conexión a internet. El proyecto demuestra que es posible resolver ecuaciones, problemas de geometría o cálculos complejos usando únicamente la potencia de un PC convencional, según informó Hugging Face en su blog oficial.
DeepMath está construido sobre smolagents (un framework, es decir, un conjunto de herramientas de código, diseñado para crear agentes de IA más ligeros que los tradicionales) y utiliza modelos de lenguaje pequeños (LLMs de menos parámetros, lo que significa que ocupan menos memoria y requieren menos procesamiento) optimizados para correr en CPUs de Intel (los procesadores normales de un ordenador, no las GPUs o tarjetas gráficas especializadas que suelen usar los sistemas de IA más potentes). Esta combinación permite que cualquier persona con un ordenador de gama media pueda ejecutar el asistente sin depender de servicios en la nube ni compartir información sensible.
El agente puede resolver problemas matemáticos combinando razonamiento simbólico (manipular ecuaciones y fórmulas de forma lógica, como lo haría un humano con papel y lápiz) con capacidades de lenguaje natural. Para ello, DeepMath accede a herramientas como Python y bibliotecas matemáticas especializadas, ejecuta cálculos paso a paso y presenta los resultados de forma comprensible. Los creadores aseguran que su rendimiento es comparable al de sistemas más grandes en tareas de álgebra, geometría y análisis de datos, pero con un consumo de recursos drásticamente menor.
Lo más destacado del proyecto es su enfoque en privacidad y accesibilidad. Al funcionar en local, DeepMath permite a estudiantes, investigadores o empresas procesar información matemática confidencial sin exponerla a servidores externos. Además, al estar optimizado para hardware convencional de Intel, no requiere equipos especializados ni suscripciones a plataformas de IA en la nube, lo que reduce barreras económicas y técnicas para su adopción. El código está disponible de forma abierta en Hugging Face, lo que permite a otros desarrolladores adaptarlo o mejorarlo.
