O Gemini 2.5 Deep Think, modelo avançado de inteligência artificial do Google, conquistou a medalha de ouro na International Collegiate Programming Contest (ICPC), uma das competições universitárias mais tradicionais e respeitadas do mundo. O torneio reuniu estudantes de cerca de 3 mil universidades, vindos de 103 países.
Na fase final, os competidores tiveram cinco horas para resolver 12 problemas de programação baseados em cenários reais. As soluções precisavam ser perfeitas para serem contabilizadas, e a pontuação dependia da velocidade de entrega. Apenas quatro times, de um total de 139, conquistaram a medalha de ouro — entre eles, o Gemini 2.5 Deep Think.
Desempenho da IA na disputa
Diferentemente da versão disponível para assinantes, o modelo usado na competição era a versão completa do Deep Think, ajustada para o contexto do evento e operando em um ambiente virtual supervisionado pelos organizadores da ICPC. O sistema resolveu 10 dos 12 problemas em 677 minutos.
“O Gemini resolveu oito problemas em apenas 45 minutos, e dois outros em menos de três horas”, revelou o Google em comunicado.
Um dos grandes destaques foi o Problema C, que nenhum time humano conseguiu solucionar. O desafio consistia em encontrar a configuração ideal de dutos para encher um conjunto de reservatórios no menor tempo possível, considerando infinitas combinações de abertura e fechamento dos canais.
Segundo o Google, o Gemini adotou uma abordagem engenhosa: atribuiu um “valor de prioridade” para cada reservatório, aplicou programação dinâmica para definir o fluxo ideal e, usando o teorema minimax, buscou rapidamente os valores de prioridade ótimos por meio de uma busca ternária aninhada. A estratégia levou o modelo a uma solução eficiente, algo que nenhum competidor humano conseguiu replicar.
Acesso restrito ao modelo
No momento, apenas usuários do plano Google AI Ultra, que custa R$ 1.209,90 por mês, têm acesso ao Gemini 2.5 Deep Think. Mesmo assim, o resultado obtido na ICPC reforça o potencial da IA em resolver problemas complexos e destaca como modelos especializados podem superar limites que antes pareciam exclusivos do raciocínio humano.
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