Google DeepMind презентувала AlphaEvolve — агента штучного інтелекту, здатного вигадувати цілком нові комп’ютерні алгоритми та одразу впроваджувати їх у масштабній обчислювальній інфраструктурі Google. AlphaEvolve інтегрує великих мовних моделей Google Gemini з еволюційним методом, який автоматично тестує, вдосконалює та покращує алгоритми. Уже зараз він підвищує ефективність у центрах обробки даних Google, розробці чипів та системах тренування ШІ, вирішуючи математичні задачі, нерозв’язані десятиліттями. AlphaEvolve, описаний дослідником DeepMindMatejem Balogом як AI-агент для кодування на базі Gemini, може створювати високовідповідальні алгоритми, що охоплюють сотні рядків із складною логічною структурою, що виходить за межі простих функцій. На відміну від попередніх робіт із FunSearch, яка еволюціонувала окремі функції, AlphaEvolve розвиває цілі кодові бази, що є великим проривом у створенні складних алгоритмів для наукових і практичних обчислювальних задач. Система вже понад рік тихо функціонує в Google і дає значущі результати. Один із знайдених AlphaEvolve алгоритмів покращує керування великим кластером Borg у Google, що дозволяє збирати в середньому 0. 7% світових обчислювальних ресурсів, вирішуючи проблему «застряглих ресурсів» — машин, обмежених одним ресурсом, але не використовуваних через недостатню продуктивність у інших. Вражає, що AI створює простий, зрозумілий людською мовою код, що легко налагоджувати та впроваджувати інженерам. Крім центів обробки даних, AlphaEvolve покращив дизайн обладнання Google, спростивши критичний арифметичний ланцюг для Tensor Processing Units (TPU). Після підтвердження дизайнера TPU цей покращений елемент увійде до майбутніх чипів. Також AlphaEvolve оптимізував власну базову систему, зменшивши час тренування моделей Gemini, покращивши швидкість матричного множення на 23%, що знизило загальний час тренування на 1%. Такі здобутки дозволяють заощаджувати енергію та ресурси при масштабному навчанні ШІ. У сфері математичних відкриттів AlphaEvolve створив новий алгоритм градієнтної оптимізації, що дав кілька нових методів множення матриць, побивши 56-річний рекорд. Зокрема, він знайшов алгоритм множення двох комплексно-значущих матриць розміром 4×4, що використовує 48 множень замість 49 за алгоритмом Страссена — це довго уникалам математиків з 1969 року.

Це покращення просунуло сучасний рівень алгоритмів множення матриць. Математичні здібності AlphaEvolve виходять за межі просто матриць. Перевірений на понад 50 відкритих задачах із математичного аналізу, геометрії, комбинаторики та теорії чисел, він у 75% випадків знаходив рішення, що відповідають сучасним методам, а в 20% — перевершував їх. Наприклад, він побив кілька сотеньлітніх рекордів у геометрії, знайшовши конфігурацію з 593 незмінних одиничних куль, що дотикаються до центральної в 11-вимірній просторі, перевищивши попередній рекорд 592. Ядро інновацій AlphaEvolve — еволюційний підхід у поєднанні з мовними моделями Gemini. Використовуючи Gemini Flash для швидкості та Gemini Pro для глибини, він пропонує та модифікує код, який автоматично оцінюється. Найкращі алгоритми ведуть наступні цикли еволюції. Цей процес не базується лише на навчальних даних, а активно досліджує нові рішення, удосконалюючи їх через автоматизовані зворотні зв’язки, орієнтовані на ясну оцінку валідності та якості. Такий метод дозволяє AlphaEvolve розв’язувати будь-які задачі з можливістю вимірюваної оцінки — від оптимізації енергоспоживання в центрах даних до доведення математичних теорем. У майбутньому команда Google DeepMind планує застосовувати цю технологію у матеріалознавстві, відкритті нових ліків та інших галузях, що залежать від складних алгоритмів. Вони розробляють інтерфейс для користувачів у співпраці з групою People + AI Research і готують програму раннього доступу для обраних учених, з потенціалом для ширшого розгортання. AlphaEvolve є рідкісним науковим інструментом, що одночасно має значний вплив на реальному рівні і масштабі. У міру розвитку великих мовних моделей його можливості, ймовірно, зростатимуть. Ця система менеджменту AI — це еволюція штучного інтелекту: вона починається у цифровій інфраструктурі Google, оптимізує саме апаратне та програмне забезпечення, а тепер вирішує тривалі людські наукові та технічні виклики.