Google DeepMind a dezvăluit AlphaEvolve, un agent AI capabil să invențeze noi algoritmi de calculator și să îi implementeze imediat în infrastructura extinsă de calcul a Google. AlphaEvolve integrează modelele de limbaj mari Gemini ale Google cu o metodă evoluționară care testează, rafinează și îmbunătățește automat algoritmii. Deja contribuie la eficiența centrelor de date ale Google, a designurilor de procesoare și a sistemelor de antrenament AI, abordând probleme matematice nerezolvate de decenii. AlphaEvolve, descris de cercetătorul DeepMind Matej Balog ca un agent AI de codare alimentat de Gemini, poate crea algoritmi extrem de complexi, cu sute de linii și structuri logice avansate dincolo de funcții simple. Spre deosebire de lucrările anterioare cu FunSearch, care evoluau funcții individuale, AlphaEvolve evoluează întregi baze de cod, reprezentând o avansare importantă în dezvoltarea de algoritmi sofisticți pentru provocări științifice și practice în calcul. Sistemul a funcționat discret în Google timp de mai bine de un an, obținând rezultate notabile. Un algoritm descoperit de AlphaEvolve îmbunătățește Borg, sistemul masiv de gestionare a clusterelor Google, recuperând în medie 0, 7% din resursele globale de calcul prin abordarea “resurselor blocate”— mașini limitate de un anumit tip de resurs, dar inactivi în altele. În mod remarcabil, AI produce cod simplu, ușor de înțeles pentru ingineri, care pot fi ușor depanate și implementate. Dincolo de centrele de date, AlphaEvolve a optimizat designul hardware-ului Google simplificând un circuit aritmetic critic pentru Unitățile de Procesare Tensor (TPU). După validarea de către proiectanții TPU, această îmbunătățire va fi inclusă în viitoarele modele de procesoare. În plus, AlphaEvolve și-a îmbunătățit propriile sisteme fundamentale, optimizând un kernel de multiplicare matricială folosit în antrenarea modelelor Gemini, obținând o creștere de 23% a vitezei pentru această operație și reducând timpul total de antrenament cu 1%. Astfel de câștiguri de eficiență aduc economii semnificative de energie și resurse în antrenamentul AI de scară largă. În domeniul inovării matematice, AlphaEvolve a proiectat o procedură de optimizare bazată pe gradient, care a generat mai multe algoritmi noi de multiplicare a matrixelor, depășind un record de 56 de ani. Mai exact, a descoperit un algoritm pentru multiplicarea a două matrici complexe 4×4, necesitând 48 de multiplicări scalare în loc de 49, cum era Strassen.

Această realizare a fost incredibilă pentru matematicieni din 1969 încoace și a îmbunătățit stadiul artei pentru 14 algoritmi de multiplicare matricială. Puterea matematică a AlphaEvolve depășește problemele legate de matrici. Testat pe peste 50 de probleme deschise în analiza matematică, geometrie, combinatorică și teoria numerelor, a obținut soluții de nivel avansat în aproximativ 75% din cazuri și le-a depășit în în jur de 20%. De exemplu, a doborât un record geometric vechi de secole în “problema numărului de sărutări” („kissing number problem”) prin găsirea unei configurații de 593 de sfere unitate neinkluzive atingând o sferă centrală în 11 dimensiuni, depășind recordul anterior de 592. Inovația centrală a AlphaEvolve constă în combinația sa între abordarea evoluționară și modelele de limbaj Gemini. Folosește Gemini Flash pentru viteză și Gemini Pro pentru profunzime în propunerea și modificarea codului, care sunt apoi evaluate automat. Cele mai performante algoritmi ghidează ciclurile următoare de evoluție. Acest proces nu depinde doar de datele de antrenament, ci explorează soluții noi, perfecționându-le prin feedback automat bazat pe evaluatori clari de validitate și calitate. Această metodologie permite AlphaEvolve să abordeze orice problemă cu un indicator de evaluare măsurabil — fie că este optimizarea consumului de energie în centrele de date sau îmbunătățirea demonstrațiilor matematice. În perspectiva viitoare, DeepMind de la Google vede aplicabilități în domenii precum științele materialelor, descoperirea de medicamente și alte domenii complexe dependente de algoritmi. Echipa dezvoltă o interfață pentru utilizatori cu grupul People + AI Research și plănuiește un Program de Acces Anticipat pentru anumiți cercetători academici, cu deschidere pentru utilizare mai largă. AlphaEvolve reprezintă un instrument științific rar, care atinge în mod simultan impact real la scară largă. Pe măsură ce modelele mari de limbaj continuă să avanseze, capabilitățile AlphaEvolve sunt așteptate să crească concomitent. Sistemul exemplifică evoluția AI-ului: începe în infrastructura digitală a Google, optimizează hardware-ul și software-ul care o susțin și abordează acum provocări intelectuale de durată ale umanității în știință și tehnologie.