História do número Pi: Da Grécia Antiga aos avanços tecnológicos modernos
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História do número Pi: Da Grécia Antiga aos avanços tecnológicos modernos

O número Pi (π) possui uma história longa e fascinante, estendendo-se desde a Grécia Antiga até os chips de computadores atuais. Embora a constante não dependa da Terra ou da nossa espécie, ela surge naturalmente ao dividir o comprimento de uma circunferência pelo seu diâmetro, sendo universalmente aplicável a qualquer civilização que compreenda a geometria.

Desde os primórdios, povos de diversas regiões notaram a proporção constante em círculos de tamanhos variados, o que gerou as primeiras aproximações de π, mesmo sem uma explicação formal. Os registros mais antigos datam da Mesopotâmia, onde tábuas de argila babilônicas, por volta de 1900 a.C., indicam o uso de uma aproximação equivalente a 3,125, útil para engenharia e construção.

Posteriormente, os egípcios refinaram esse conhecimento. O Papiro de Rhind, datado de cerca de 1650 a.C., detalha um método para calcular a área circular, resultando em uma aproximação próxima a 3,1605. É importante notar que, por grande parte dos últimos dois milênios, π não era visto como uma sequência de dígitos; o sistema de numeração indo-arábico e as casas decimais só se espalharam pelo Ocidente a partir do século XII.

Marcelo Viana, matemático e diretor-geral do Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada (Impa), explica que a busca inicial era mais focada em frações que se aproximassem de π.

A contribuição de Arquimedes e outras culturas

Uma das aproximações mais notáveis veio do matemático e filósofo grego Arquimedes. Por volta de 250 a.C., ele desenvolveu um método extremamente preciso que serviu de referência por quase dois mil anos. Arquimedes construiu polígonos concêntricos dentro e fora de um círculo, aumentando progressivamente o número de lados. Ao atingir polígonos de 96 lados, ele utilizou o perímetro da figura externa para estimar um valor superior ao real, e o perímetro da figura interna para obter um valor inferior. Assim, ele determinou que π estava contido entre as frações 223/71 e 22/7.

No século 3, na China, Liu Hui expandiu o método de Arquimedes, chegando a uma aproximação de 3,1416 com um polígono de 3.072 lados. Mais tarde, no século 5, o chinês Zu Chongzhi apresentou a fração 355/113, uma aproximação que só seria superada mil anos depois.

Na Índia, por volta do século 14, Madhava de Sangamagrama introduziu uma abordagem totalmente nova. Ele demonstrou que π poderia ser derivado de uma série infinita de somas alternadas, começando com 1, subtraindo 1/3, somando 1/5, subtraindo 1/7, e assim sucessivamente. Esta ideia foi revolucionária, pois tirou π do campo puramente geométrico e o inseriu nas operações matemáticas, formando a base do cálculo moderno.

Pi como número irracional e transcendente

No século 18, Johann Heinrich Lambert questionou se existia alguma fração exata para representar π. Em 1761, ele provou que tal fração não existe, classificando π como um número irracional. Números racionais podem ser escritos como frações simples e, ao serem convertidos em decimais, terminam ou formam dízimas periódicas. Já π, em sua representação decimal, continua infinitamente sem nunca repetir um padrão.

Em 1882, Ferdinand von Lindemann elevou a classificação de π, provando que ele é um número transcendente. Isso significa que não há equação algébrica, por mais complexa que seja, capaz de gerar seu valor exato. Essa descoberta pôs fim ao antigo desafio da quadratura do círculo, que exigia construir um quadrado de mesma área que um círculo usando apenas régua e compasso, algo impossível devido à natureza de π.

A Era Computacional e os Mistérios de Pi

Com o avanço da tecnologia, o foco mudou para a capacidade de calcular mais dígitos de π. Antes da computação, o progresso era lento. Contudo, em 1949, o ENIAC calculou 2.037 dígitos em menos de três dias, e pouco mais de uma década depois, o número ultrapassou 100 mil dígitos. Na década de 1970, a marca de um milhão de casas decimais foi alcançada.

Em novembro de 2025, pesquisadores das empresas StorageReview e Micron Technology estabeleceram um recorde ao calcular 314 trilhões de casas decimais de π, utilizando um computador de alto desempenho por 110 dias. Esse processo serve hoje como um teste de resistência para hardware e software. Um exemplo disso ocorreu em 1994, quando um defeito no processador Pentium da Intel foi detectado por erros em cálculos envolvendo π.

Embora os matemáticos saibam trilhões de dígitos, adicionar mais bilhões raramente revela novidades significativas, pois poucas dezenas de casas decimais são suficientes para quase todas as aplicações práticas. No entanto, a curiosidade científica persiste: muitos suspeitam que π seja um número normal, o que implicaria que qualquer sequência finita de números, como um CPF ou um CEP, apareceria em algum ponto de sua expansão decimal.

A prova de que π é um número normal permanece um desafio, assim como a demonstração de que certas proposições matemáticas são verdadeiras, mas indemonstráveis dentro de um sistema lógico, conforme mostrado por Kurt Gödel em 1931. Além de sua natureza teórica, π é onipresente, ajudando a descrever fenômenos como ondas sonoras, luz, movimento planetário e até mesmo a distribuição de alturas populacionais. O matemático Marcelo Viana descreve essa presença como uma das características mais fascinantes do número, citando o Problema da Basileia, onde Leonhard Euler demonstrou em 1735 que a soma infinita dos inversos dos quadrados dos números inteiros resulta exatamente em π²/6, um fato que desafia a conexão aparente com a geometria circular.

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Um modelo de inteligência artificial não anunciado da Anthropic obteve progresso em um dos problemas matemáticos não resolvidos — a Hipótese de Riemann. Embora a IA tenha aumentado significativamente o limite inferior das soluções para as quais a hipótese é considerada verdadeira, uma prova definitiva ainda não foi encontrada.

O apelo deste resultado reside no método utilizado. Um funcionário da Anthropic, sem formação matemática significativa, pediu ao modelo para tentar provar a hipótese, permitindo que a IA coordenasse o trabalho por cerca de um dia e meio.

A Hipótese de Riemann é um dos maiores mistérios da matemática e está relacionada à distribuição dos números primos. Atualmente, há uma recompensa de 1 milhão de dólares americanos oferecida pelo seu provamento geral, o que equivale a aproximadamente 5,16 milhões de reais brasileiros.

Assim como outros sistemas de inteligência artificial, o sistema da Anthropic não conseguiu resolver definitivamente este problema. No entanto, o progresso alcançado demonstra que tais ferramentas são capazes de explorar problemas matemáticos complexos muito mais profundamente do que apenas fornecer respostas baseadas em conhecimentos existentes.

Todo o processo começou com um pedido direto do funcionário à IA para realizar uma 'tentativa de verdade' de provar a hipótese. Depois disso, o modelo começou a gerenciar a tarefa por aproximadamente 36 horas.

O trabalho incluiu um grande número de tentativas e verificações: trinta agentes secundários tentaram desenvolver novas ideias, mas não conseguiram encontrar abordagens originais. Outros 13 agentes foram designados para verificar os argumentos, e os dois últimos ajudaram a preparar a versão inicial do artigo.

Uma nota de rodapé no trabalho indica que 'dos 60 agentes secundários, dois foram responsáveis pelo desenvolvimento das principais ideias matemáticas'. O resultado foi confirmado por dois matemáticos da Anthropic e formalizado usando o Lean, um assistente de provas de código aberto.

Este caso faz parte de uma série de avanços relacionados aos grandes modelos de linguagem. Neste ano, vários sistemas de IA já ajudaram a resolver problemas de Erdős. Além disso, a Anthropic apresentou um trabalho refutando a antiga hipótese de Jacobi, enquanto a OpenAI divulgou dez resultados confirmados por seu modelo interno chamado Astra.

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No entanto, a evolução gera controvérsias. Em junho, matemáticos expressaram preocupação sobre o impacto da IA nos princípios tradicionais da área, especialmente na ideia de que as provas devem ser atribuídas aos autores que assumem a responsabilidade por suas descobertas e sua correção.

O medalhista Fields Timothy Bowers apresentou uma visão diferente. Na sua opinião, a crescente presença da IA pode transformar a matemática de maneira mais complexa — e possivelmente positiva.

Bowers escreveu em seu blog: 'Se chegarmos a um mundo onde os teoremas matemáticos não forem mais associados a matemáticos, talvez não seja tão problemático quanto o fato de as estrelas não receberem nomes de astrônomos, e a maioria delas não ter nome algum.'

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