Google DeepMind ha presentato AlphaEvolve, un agente AI in grado di inventare nuovi algoritmi informatici e di implementarli immediatamente all’interno della vasta infrastruttura di calcolo di Google. AlphaEvolve integra i grandi modelli linguistici Gemini di Google con un metodo evolutivo che testa, perfeziona e migliora automaticamente gli algoritmi. Sta già migliorando l’efficienza nei data center di Google, nei progetti di chip e nei sistemi di training AI, affrontando problemi matematici irrisolti da decenni. AlphaEvolve, descritto dal ricercatore di DeepMind Matej Balog come un agente di codifica AI potenziato da Gemini, può creare algoritmi altamente complessi che si estendono per centinaia di righe con strutture logiche avanzate, oltre le semplici funzioni. A differenza dei lavori precedenti con FunSearch, che evolveva singole funzioni, AlphaEvolve sviluppa interi codebase, segnando un grande progresso nello sviluppo di algoritmi sofisticati sia per sfide scientifiche che pratiche nel computing. Il sistema funziona in modo discreto all’interno di Google da oltre un anno, producendo risultati notevoli. Un algoritmo scoperto da AlphaEvolve migliora Borg, il sistema di gestione di grandi cluster di Google, recuperando in media l’1, 7% delle risorse di calcolo a livello mondiale, grazie a una soluzione ai “risorse stranded” — macchine limitate da un tipo di risorsa ma inattive in altre. In modo sorprendente, l’AI produce codice semplice e leggibile, facilmente debugabile e implementabile dagli ingegneri. Oltre ai data center, AlphaEvolve ha migliorato il design dell’hardware di Google semplificando un circuito aritmetico critico per le Tensor Processing Units (TPU). Dopo la validazione da parte dei progettisti di TPU, questo miglioramento sarà incluso nei prossimi progetti di chip. Inoltre, AlphaEvolve ha ottimizzato i propri sistemi fondamentali, migliorando un kernel di moltiplicazione di matrici usato nell’addestramento dei modelli Gemini, ottenendo un aumento di velocità del 23% in quella operazione e riducendo il tempo complessivo di training dell’1%. Tali miglioramenti comportano risparmi significativi di energia e risorse nel training di grandi modelli AI. In ambito innovazione matematica, AlphaEvolve ha ideato una nuova procedura di ottimizzazione basata sul gradiente, che ha generato più di un algoritmo di moltiplicazione di matrici inedito, superando un record rimasto imbattuto per 56 anni. In particolare, ha trovato un algoritmo per moltiplicare due matrici 4×4 complesse con 48 moltiplicazioni scalari invece delle 49 di Strassen — un risultato sfuggito ai matematici dal 1969.

Questo progresso ha migliorato lo stato dell’arte di 14 algoritmi di moltiplicazione di matrici. Le capacità matematiche di AlphaEvolve vanno oltre i problemi di matrici. Testato su oltre 50 problemi aperti in analisi matematica, geometria, combinatoria e teoria dei numeri, ha risposto in modo equivalente ai migliori metodi esistenti circa nel 75% dei casi e li ha migliorati circa nel 20%. Per esempio, ha battuto un record di secoli nel problema del “numero di baci”, trovando una configurazione di 593 sfere di raggio unitario che si toccano in un’onda di 11 dimensioni, superando il precedente record di 592. Il cuore dell’innovazione di AlphaEvolve è il suo approccio evolutivo combinato con i modelli linguistici Gemini. Usa Gemini Flash per la rapidità e Gemini Pro per la profondità, proponendo e modificando codice, che viene poi valutato automaticamente. I migliori algoritmi guidano i cicli evolutivi successivi. Questo processo non si basa solo sui dati di training, ma esplora attivamente soluzioni nuove, perfezionandole tramite feedback automatici e valutatori chiari di validità e qualità. Questo metodo permette ad AlphaEvolve di affrontare qualsiasi problema con una metrica di valutazione misurabile — sia ottimizzando il consumo energetico nei data center, sia migliorando dimostrazioni matematiche. Guardando al futuro, Google DeepMind immagina applicazioni che si estendano nelle scienze dei materiali, nella scoperta di farmaci e in altri campi complessi legati agli algoritmi. Il team sta sviluppando un’interfaccia utente con il gruppo People + AI Research e prevede un Programma di Accesso Anticipato per alcuni ricercatori accademici, con una più ampia disponibilità in fase di valutazione. AlphaEvolve rappresenta uno strumento scientifico raro, capace di avere un impatto reale e significativo su larga scala. Con il continuo progresso dei modelli linguistici di grandi dimensioni, si prevede che le capacità di AlphaEvolve crescano parallelamente. Il sistema esemplifica l’evoluzione dell’AI: nasce all’interno dell’infrastruttura digitale di Google, ottimizza hardware e software che la sorreggono, e ora affronta le sfide intellettuali umane più antiche in scienza e tecnologia.