A Google DeepMind revelou o AlphaEvolve, um agente de IA capaz de inventar completamente novos algoritmos de computador e implantá-los imediatamente na extensa infraestrutura computacional do Google. O AlphaEvolve integra os grandes modelos de linguagem Gemini do Google com um método evolutivo que testa, refina e melhora automaticamente os algoritmos. Já está aumentando a eficiência em centros de dados do Google, projetos de chips e sistemas de treinamento de IA, enfrentando problemas matemáticos que permaneciam sem solução há décadas. O AlphaEvolve, descrito pelo pesquisador da DeepMind Matej Balog como um agente de codificação de IA alimentado pelo Gemini, pode criar algoritmos altamente complexos que abrangem centenas de linhas, com estruturas lógicas avançadas além de simples funções. Diferente de trabalhos anteriores com FunSearch, que evoluía funções individuais, o AlphaEvolve evolui toda a base de código, representando um avanço importante no desenvolvimento de algoritmos sofisticados para desafios científicos e práticos de computação. O sistema opera silenciosamente há mais de um ano dentro do Google, produzindo resultados notáveis. Um algoritmo descoberto pelo AlphaEvolve melhora o Borg, o sistema de gerenciamento de clusters do Google, recuperando cerca de 0, 7% dos recursos computacionais mundiais ao resolver problemas de “recursos stranded” — máquinas limitadas por um tipo de recurso, mas ociosas em outros. De modo surpreendente, a IA produz códigos simples e legíveis por humanos, facilmente depuráveis e implantáveis por engenheiros. Além dos centros de dados, o AlphaEvolve aprimorou o projeto de hardware do Google, simplificando um circuito aritmético crítico para as Unidades de Processamento de Tensores (TPUs). Após validação pelos engenheiros de TPU, essa melhoria será incluída nos próximos designs de chips. Além disso, o AlphaEvolve otimizou seus próprios sistemas fundamentais ao melhorar um kernel de multiplicação de matrizes usado no treinamento dos modelos Gemini, alcançando uma aceleração de 23% nessa operação e reduzindo o tempo total de treinamento em 1%. Esses ganhos de eficiência representam economias significativas de energia e recursos no treinamento de IA em grande escala. Na inovação matemática, o AlphaEvolve criou um procedimento de otimização baseado em gradiente que gerou várias novas algoritmos de multiplicação de matrizes, superando um recorde que permanecia há 56 anos. Especificamente, encontrou um algoritmo para multiplicar duas matrizes complexas de 4×4 utilizando 48 multiplicações escalares, ao invés das 49 de Strassen — uma conquista que escapava aos matemáticos desde 1969.

Essa avanço elevou o estado da arte de 14 algoritmos de multiplicação de matrizes. A capacidade matemática do AlphaEvolve vai além de problemas matriciais. Testado em mais de 50 problemas abertos em análise matemática, geometria, combinatória e teoria dos números, conseguiu solucionar aproximadamente 75% das questões no padrão dos melhores métodos atuais e melhorou cerca de 20% delas. Por exemplo, quebrou um recorde de séculos no problema do “número de beijo” ao encontrar uma configuração de 593 esferas de unidade não sobrepondo-se e tocando uma esfera central em 11 dimensões, superando o recorde anterior de 592. O núcleo da inovação do AlphaEvolve está na sua abordagem evolutiva combinada com os modelos de linguagem Gemini. Usa o Gemini Flash para velocidade e o Gemini Pro para profundidade na proposição e modificação de códigos, que depois são avaliados automaticamente. Os algoritmos com melhor desempenho guiam os ciclos subsequentes de evolução. Esse processo não depende apenas de dados de treinamento, mas explora ativamente soluções novas, aprimorando-as por meio de ciclos automáticos de feedback baseados em avaliadores claros de validade e qualidade. Essa metodologia permite que o AlphaEvolve aborde qualquer problema com uma métrica de avaliação mensurável — seja otimizar o uso de energia em centros de dados ou aprimorar provas matemáticas. Olhando para o futuro, o DeepMind do Google vislumbra aplicações em ciências dos materiais, descoberta de medicamentos e outros campos que dependem de algoritmos complexos. A equipe está desenvolvendo uma interface de usuário em colaboração com o grupo People + AI Research e planeja um Programa de Acesso Antecipado para pesquisadores acadêmicos selecionados, com uma disponibilização mais ampla sob consideração. O AlphaEvolve representa uma ferramenta científica rara que alcança impacto real significativo em grande escala. À medida que os grandes modelos de linguagem continuam a evoluir, espera-se que as capacidades do AlphaEvolve cresçam na mesma proporção. O sistema exemplifica a evolução da IA: começa na infraestrutura digital do Google, otimiza o próprio hardware e software que a sustentam e, agora, enfrenta desafios intelectuais humanos há muito tempo considerados difíceis na ciência e tecnologia.