纳维-斯托克斯方程长期以来被认为是数学领域的七大千禧年难题之一，这一方程组用以描述空气、水等流体的运动规律，其重要性不仅体现在基础科学上，更直接关联到气象预测、航空航天、海洋工程以及人体血液流动的研究。然而，尽管已有两个多世纪的时间，却依然没有人能完全证明这些方程组解的存在性和光滑性，尤其是在高维复杂流场中的奇异性问题让无数科学家感到困惑。近期，一位西班牙数学家哈维尔·戈麦斯·塞拉诺（Javier Gómez Serrano）联手谷歌旗下的人工智能公司DeepMind，以先进的机器学习技术，掀起了一场对纳维-斯托克斯问题的革命探索，令全球数学界与科技界为之振奋。 塞拉诺生于西班牙马德里，现任职于美国布朗大学，与DeepMind的团队一道暗中协作已逾三年。此次合作背后的核心目标，是借助人工智能强大的计算与模式识别能力，突破传统数学理论在解析复杂流体动力学中的瓶颈。据塞拉诺透露，他们所称的“纳维-斯托克斯行动”汇聚了多位顶尖学者与工程师，团队成员涵盖数学、地球物理学等多领域专家，致力于通过深度学习神经网络模型重构纳维-斯托克斯方程的奇异点形成机制。
谷歌DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯在公开场合曾暗示，他们距离解决某一千禧年难题已非常接近，有望在未来一年半内取得突破，尽管并未明确是哪一个具体难题。如今，这项重磅消息已由塞拉诺公开确认，使得这场神秘的科学竞赛浮出水面。 纳维-斯托克斯方程最早由法国工程师亨利·纳维和爱尔兰数学家乔治·斯托克斯分别于19世纪初期提出，用以描述流体在不同物理条件下的运动。公式囊括了温度、黏度以及流体初始速度等多种参数，可用于计算未来特定时间点流体的速度分布。然而，方程所蕴含的复杂非线性特征极其难以捉摸，尤其在解决其解的全局存在性和正则性时，面临着可能出现解的“爆炸”或奇异现象，这类似于在平静的海面突然掀起巨大的海啸，使数值模拟和理论解析处于极大挑战中。 塞拉诺率领的核心学术团队主要由五名成员组成，除他之外，还有来自台湾的地球物理学家赖清耀、中国科学家王永吉以及两位在数学领域享有盛誉的学者特里斯坦·巴克马斯特和戈萨洛·考·拉博拉。
此前，这些学者曾在普林斯顿大学共事，如今尽管分布在不同机构，但通过人工智能的加持，协同攻关效率大幅提升。2014年，美国加州理工学院的侯册教授团队借助简化的欧拉方程模型，首次在流体奇异性问题中实现突破，为纳维-斯托克斯方程的研究点亮了一盏明灯。侯教授团队的研究并未直接检验黏性流体的纳维-斯托克斯方程，而是使用了更为理想化的无黏流体模型，随后塞拉诺团队则用机器学习方法对其结果进行了细化和补充，通过训练神经网络成功模拟出流体奇异点形成的更细节过程，标志着这项千万元难题或许即将被攻克。 目前全球范围内，类似的研究团队主要有三组：侯册教授团队、埃及数学家塔雷克·埃尔金迪与意大利数学家费德里科·帕斯夸洛组成的二人组，以及以马德里本地数学家迭戈·科尔多瓦为首的研究队伍。值得一提的是，塞拉诺本人曾在马德里数学科学研究所完成博士学位，导师正是科尔多瓦，二人间的学术纽带为这场攻关注入了坚实的人文基础。尽管众多顶尖学者致力于这一难题，却鲜有结果问世，正因纳维-斯托克斯的研究不仅要求高深数学造诣，更需跨界计算机科学、人工智能等领域的深度融合。
人工智能技术的引入，为传统数学研究注入了新鲜血液。塞拉诺强调，此次他们的优势关键在于与DeepMind的深度合作，通过机器学习构建的AlphaEvolve系统大幅提升了复杂数学问题求解效率。这种AI系统不仅能够处理纳维-斯托克斯方程，还能广泛应用于多种数学分支，极大节约了研究者的时间与精力。AlphaEvolve通过分析众多数学难题，并用最先进的语言模型预训练，达到了在绝大多数情况下匹配甚至超越人类顶尖数学家解题水平的成绩。塞拉诺坦言，AlphaEvolve的出现“将改变我们研究数学的方式”，成为科学发现的加速器。 事实上，DeepMind团队此前已在生命科学领域创造出里程碑式成果。
其开发的AlphaFold2人工智能系统能够在数分钟内预测蛋白质复杂三维结构，过去需要耗费数月的实验工作，而这项技术揭示出生物体内无数生命密码。同理，将这类通用人工智能应用于数学科学的潜力同样巨大，预示着人类在理解自然规律、设计新材料以及药物研发等领域迎来飞跃。与DeepMind的合作为数学家插上了翅膀，使他们能以前所未有的速度挖掘出理论背后的深层奥秘。 对于人工智能未来的发展，塞拉诺表现出谨慎乐观的态度。与DeepMind负责人哈萨比斯预计2030年实现具有人类水平的通用人工智能不同，塞拉诺认为这一进程或许会更为缓慢，但毫无疑问其正在飞速提升。正如他所指出的，人工智能不会取代人类，而会激发科学家提出更复杂的问题，深化对自然世界的理解，最终造福全人类。
同时，他也提醒社会关注人工智能发展可能带来的伦理和安全挑战，强调科学应服务于人类福祉这一初衷。 纳维-斯托克斯方程问题不仅是数学难题，更代表着人类对自然现象精确预测与控制的渴望。随着数学家与人工智能的紧密合作，这个探索了近200年的科学谜团很可能在不远的将来获得突破。解开这一伤痛，不仅仅是赢得百万美元奖金和数学界的“永恒荣誉”，更意味着开启基础科学和工程应用的新纪元。对气候变化的更准确模拟，交通工具的更安全设计，乃至医学领域内的更有效治疗，所有的进步都将由此受益。 总之，数学天才哈维尔·戈麦斯·塞拉诺与DeepMind的联手，象征着传统数学与现代人工智能完美结合的典范。
它不仅是一场技术的革新，更是一场科学思想的革命，标志着人类在理解宇宙基本规律的征途中迈出了重要一步。面对未来，我们可以期待，这一跨界合作将持续催生更多突破，助力解决更多被人类视为“不可能”的难题，推动科技与文明迈向更为辉煌的明天。
