আলফা ইভলভ: জেমিনি দিয়ে উন্নত অ্যালগরিদম তৈরি

উন্নত অ্যালগরিদম ডিজাইনের জন্য LLM এর ব্যবহার

বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) তাদের অসাধারণ অভিযোজনযোগ্যতা প্রদর্শন করেছে, যা ডকুমেন্ট সংক্ষিপ্তকরণ, কোড তৈরি এবং উদ্ভাবনী ধারণা নিয়ে আলোচনার মতো বিভিন্ন কাজে পারদর্শী। এখন, এই ক্ষমতাগুলি গণিত এবং আধুনিক কম্পিউটিংয়ের জটিল সমস্যাগুলি মোকাবেলার জন্য প্রসারিত করা হচ্ছে। এই প্রেক্ষাপটে, আলফা ইভলভ (AlphaEvolve) নামে একটি নতুন প্রোগ্রামিং এজেন্টের আত্মপ্রকাশ ঘটেছে, যা জেমিনি (Gemini) দ্বারা চালিত এবং অ্যালগরিদম আবিষ্কার ও অপ্টিমাইজেশনের উদ্দেশ্যে ডিজাইন করা হয়েছে।

আলফা ইভলভ আমাদের জেমিনি মডেলগুলোর সৃজনশীল সমস্যা সমাধানের ক্ষমতাকে প্রস্তাবিত সমাধানগুলোর যথার্থতা যাচাই করার জন্য স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়নকারীদের সাথে একত্রিত করে। এরপর এটি সবচেয়ে সম্ভাবনাময় দিকগুলোকে উন্নত করার জন্য একটি বিবর্তনীয় কাঠামো ব্যবহার করে। এই প্রোগ্রামটি গুগলের ডেটা সেন্টার, চিপ ডিজাইন এবং এআই প্রশিক্ষণকে উন্নত করতে সক্ষম হয়েছে, যার মধ্যে এর অন্তর্নিহিত বৃহৎ ভাষা মডেলগুলোর প্রশিক্ষণও অন্তর্ভুক্ত। এটি দ্রুততর ম্যাট্রিক্স গুণন অ্যালগরিদম ডিজাইন করতে এবং গাণিতিক সমস্যাগুলোর নতুন সমাধান আবিষ্কার করতে সাহায্য করেছে, যা একাধিক ক্ষেত্রে প্রয়োগের সম্ভাবনা প্রদর্শন করে।

২০২৩ সালের গবেষণা থেকে জানা যায় যে LLM কম্পিউটার কোড তৈরি করতে পারে, যা বৈজ্ঞানিক সমস্যাগুলোর জন্য নতুন প্রমাণ আবিষ্কার করতে সক্ষম। আলফা ইভলভ এই ধারণাকে প্রসারিত করে এবং আরও জটিল অ্যালগরিদম তৈরি করার জন্য সম্পূর্ণ কোডবেসগুলো বিকাশে সক্ষম।

আলফা ইভলভ একাধিক LLM ব্যবহার করে। জেমিনি ফ্ল্যাশ (Gemini Flash) সর্বাধিক সংখ্যক ধারণা অনুসন্ধানের জন্য ব্যবহৃত হয়। জেমিনি প্রো (Gemini Pro) আরও অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ পরামর্শ দিতে পারে। একসাথে, এই মডেলগুলো অ্যালগরিদমিক সমাধানগুলোকে কোড হিসেবে বাস্তবায়ন করে এমন কম্পিউটার প্রোগ্রাম প্রস্তাব করে।

আলফা ইভলভ প্রস্তাবিত প্রোগ্রামগুলো যাচাই, চালানো এবং স্কোর করার জন্য স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়ন মেট্রিক্স ব্যবহার করে। এই মেট্রিক্সগুলো প্রতিটি সমাধানের নির্ভুলতা এবং গুণমানের একটি উদ্দেশ্যমূলক এবং পরিমাণযোগ্য মূল্যায়ন প্রদান করে। এটি আলফা ইভলভকে বিশেষভাবে সহায়ক করে তোলে এমন ক্ষেত্রগুলোতে যেখানে অগ্রগতি স্পষ্টভাবে এবং পদ্ধতিগতভাবে পরিমাপ করা যায়, উদাহরণস্বরূপ গণিত এবং কম্পিউটিং।

কম্পিউটিং ইকোসিস্টেম অপ্টিমাইজ করা

গত এক বছরে, আলফা ইভলভ দ্বারা আবিষ্কৃত অ্যালগরিদমগুলো গুগলের বিভিন্ন সিস্টেমে স্থাপন করা হয়েছে। এর প্রতিটি প্রভাব এআই এবং কম্পিউটিং অবকাঠামো জুড়ে বহুগুণ বৃদ্ধি পায়, যা সকল ব্যবহারকারীর জন্য একটি আরও শক্তিশালী এবং টেকসই ডিজিটাল ইকোসিস্টেম তৈরি করে।

বিশেষভাবে, আলফা ইভলভ নিম্নলিখিত ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়েছে:

ডেটা সেন্টার কর্মপরিকল্পনা উন্নত করা

আলফা ইভলভ গুগলের ডেটা সেন্টারগুলোকে আরও দক্ষতার সাথে পরিচালনা করার জন্য একটি হিউরিস্টিক আবিষ্কার করেছে। এই সমাধানটি এক বছরের বেশি সময় ধরে স্থাপন করা হয়েছে এবং গুগলের বিশ্বব্যাপী কম্পিউটিং রিসোর্সগুলোর প্রায় ০.৭% পুনরুদ্ধার করতে সহায়তা করে। এই দক্ষতা লাভের ফলে একই কম্পিউটেশনাল পদচিহ্নের মধ্যে আরও বেশি কাজ সম্পন্ন করা যায়। আলফা ইভলভের সমাধান আরও ভালো পারফরম্যান্সের দিকে পরিচালিত করে এবং কোডের পাঠযোগ্যতার কারণে অপারেশনাল সুবিধা দেয়।

হার্ডওয়্যার ডিজাইনে সহায়তা করা

আলফা ইভলভ একটি ভেরিলগ (Verilog) পুনর্লিখন নিয়ে এসেছে যা ম্যাট্রিক্স গুণনের জন্য একটি গাণিতিক সার্কিটে বিটগুলো সরিয়ে দিয়েছে। পরিবর্তিত সার্কিটটি কার্যকরী সঠিকতা বজায় রেখেছে কিনা, তা নিশ্চিত করার জন্য প্রস্তাবটিকে উন্নত চেকগুলো পাস করতে হয়েছিল। এই প্রস্তাবটি গুগলের কাস্টম এআই অ্যাক্সিলারেটর, আসন্ন টেনসর প্রসেসিং ইউনিটে (Tensor Processing Unit) একত্রিত করা হয়েছে। চিপ ডিজাইনারদের স্ট্যান্ডার্ড ভাষায় পরিবর্তনগুলোর পরামর্শ দেওয়ার মাধ্যমে আলফা ইভলভ নিশ্চিত করে যে এআই এবং হার্ডওয়্যার প্রকৌশলীরা বিশেষায়িত চিপগুলোর ডিজাইনকে ত্বরান্বিত করতে সহযোগিতা করতে পারে।

এআই প্রশিক্ষণ এবং অনুমান বৃদ্ধি করা

আলফা ইভলভ এআই পারফরম্যান্স এবং গবেষণার গতি বাড়াতে সক্ষম। এটি জেমিনির আর্কিটেকচারে একটি কার্নেলকে ২৩% পর্যন্ত গতি বাড়িয়েছে, যা জেমিনির প্রশিক্ষণের সময় প্রায় ১% হ্রাস করেছে। এছাড়াও, আলফা ইভলভ কার্নেল অপ্টিমাইজেশনের জন্য প্রয়োজনীয় প্রকৌশল সময়কে কমিয়ে আনে, যা বিশেষজ্ঞের কয়েক সপ্তাহের প্রচেষ্টা থেকে স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষার কয়েক দিনে নিয়ে আসে এবং গবেষকদের দ্রুত উদ্ভাবন করতে সহায়তা করে।

তাছাড়া, আলফা ইভলভ নিম্ন স্তরের জিপিইউ (GPU) নির্দেশাবলী অপ্টিমাইজ করতে পারে। আলফা ইভলভ ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক এআই মডেলগুলোতে ফ্ল্যাশ অ্যাটেনশন (FlashAttention) কার্নেল বাস্তবায়নের জন্য প্রায় ৩৩% পর্যন্ত গতি বৃদ্ধি করেছে। এই ধরনের অপ্টিমাইজেশনগুলো বিশেষজ্ঞদের কর্মক্ষমতা বাধাগুলো খুঁজে বের করতে এবং বিদ্যমান কোডবেসগুলোতে সহজে উন্নতি অন্তর্ভুক্ত করতে সহায়তা করে।

গণিত এবং অ্যালগরিদম আবিষ্কারে অগ্রগতি

আলফা ইভলভ জটিল গাণিতিক সমস্যাগুলোর জন্য নতুন পদ্ধতির প্রস্তাব করতে পারে। একটি কম্পিউটার প্রোগ্রামের জন্য একটি ন্যূনতম কোড কাঠামো দেওয়া হলে, আলফা ইভলভ একটি গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতির উপাদান ডিজাইন করেছে যা ম্যাট্রিক্স গুণনের জন্য অ্যালগরিদম আবিষ্কার করেছে।

আলফা ইভলভের পদ্ধতিটি ৪৮টি স্কেলার গুণ ব্যবহার করে 4x4 জটিল-মানযুক্ত ম্যাট্রিক্স গুণ করার জন্য একটি অ্যালগরিদম খুঁজে বের করার দিকে পরিচালিত করে, যা ১৯৬৯ সালের স্ট্র্যাসেনের অ্যালগরিদমকে উন্নত করে।

আলফা ইভলভের পরিধি তদন্ত করার জন্য, সিস্টেমটি গাণিতিক বিশ্লেষণ, জ্যামিতি, কম্বিনেটরিক্স এবং সংখ্যা তত্ত্বে ৫০টির বেশি খোলা সমস্যার উপর প্রয়োগ করা হয়েছিল। প্রায় ৭৫% ক্ষেত্রে, এটি অত্যাধুনিক সমাধানগুলো পুনরায় আবিষ্কার করেছে।

২০% ক্ষেত্রে, আলফা ইভলভ পূর্বে পরিচিত সেরা সমাধানগুলোকে উন্নত করেছে এবং চুম্বন সংখ্যা সমস্যাটিকে উন্নত করেছে। এই জ্যামিতিক চ্যালেঞ্জটি একটি সাধারণ ইউনিট গোলকের সাথে স্পর্শ করে এমন অ-ওভারল্যাপিং গোলকের সর্বাধিক সংখ্যা নিয়ে কাজ করে। আলফা ইভলভ ৫৯৩টি বাইরের গোলকের একটি কনফিগারেশন আবিষ্কার করেছে এবং ১১টি মাত্রায় একটি নতুন নিম্ন সীমা স্থাপন করেছে।

আলফা ইভলভের সাথে অ্যালগরিদম ডিজাইনের একটি নতুন যুগ

আলফা ইভলভের বিকাশ স্বয়ংক্রিয় অ্যালগরিদম ডিজাইনের ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য পদক্ষেপ, যা নির্দিষ্ট ডোমেইনগুলোর জন্য বিশেষ অ্যালগরিদম আবিষ্কার থেকে শুরু করে জটিল, বাস্তব-বিশ্বের সমস্যাগুলো মোকাবেলা করার অগ্রগতি প্রদর্শন করে। LLM-এর ক্ষমতাগুলোর ব্যবহার এবং স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়ন ও বিবর্তনীয় অপ্টিমাইজেশন কৌশলগুলোর সাথে তাদের সংমিশ্রণ করে আলফা ইভলভ বিভিন্ন ক্ষেত্রে উদ্ভাবনের সুযোগ উন্মুক্ত করে।

আলফা ইভলভের সম্ভাব্য প্রয়োগগুলো এর বর্তমান ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলো ছাড়িয়ে যায় এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রে প্রভাব ফেলতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ, যার মধ্যে রয়েছে:

• উপকরণ বিজ্ঞান: আলফা ইভলভ উন্নত বৈশিষ্ট্য যেমন উন্নতশক্তি, পরিবাহিতা এবং স্থায়িত্ব সহ নতুন উপকরণ ডিজাইন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
• ড্রাগ আবিষ্কার: অ্যালগরিদমিকভাবে অপ্টিমাইজ করা ড্রাগ প্রার্থী আবিষ্কার প্রক্রিয়াটিকে ত্বরান্বিত করতে পারে এবং বিভিন্ন রোগের জন্য নতুন চিকিৎসার দিকে পরিচালিত করতে পারে।
• টেকসইতা: আলফা ইভলভ আরও টেকসই প্রক্রিয়া এবং প্রযুক্তি ডিজাইন করতে প্রয়োগ করা যেতে পারে, যেমন শক্তি খরচ অপ্টিমাইজ করা এবং বর্জ্য হ্রাস করা।
• বিস্তৃত প্রযুক্তিগত এবং ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশন: সাপ্লাই চেইন অপ্টিমাইজ করা থেকে শুরু করে আর্থিক মডেলগুলোর উন্নতি পর্যন্ত, আলফা ইভলভের সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশনগুলো বিশাল এবং বিবিধ।

আলফা ইভলভের বিকাশ অ্যালগরিদম ডিজাইন করার পদ্ধতিতে একটি প্যারাডাইম পরিবর্তন উপস্থাপন করে, যা জটিল সমস্যাগুলো সমাধান এবং বিস্তৃত শিল্প জুড়ে উদ্ভাবন চালানোর জন্য একটি শক্তিশালী নতুন সরঞ্জাম সরবরাহ করে। LLM ক্রমাগত বিকশিত এবং উন্নত হওয়ার সাথে সাথে আলফা ইভলভের ক্ষমতা আরও প্রসারিত হবে বলে আশা করা হচ্ছে, যা আগামী বছরগুলোতে আরও বড় অগ্রগতির পথ প্রশস্ত করবে৷

• ডেটা বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা: ব্যবসার ক্ষেত্রে, আলফা ইভলভ বিশাল ডেটাসেট বিশ্লেষণ, লুকানো প্যাটার্ন উন্মোচন এবং কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। ডেটা অনুসন্ধান এবং ব্যাখ্যার প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করার মাধ্যমে, ব্যবসাগুলো আরও সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে, তাদের কর্মক্ষম দক্ষতা উন্নত করতে এবং ক্রমবর্ধমান ডেটা-চালিত বিশ্বে একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা অর্জন করতে পারে।
• আর্থিক মডেলিং এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: আর্থিক শিল্প পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশন, ঝুঁকি মূল্যায়ন এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণের মতো কাজের জন্য অত্যাধুনিক অ্যালগরিদমের উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে। আলফা ইভলভ আরও সঠিক এবং শক্তিশালী আর্থিক মডেলগুলোর বিকাশে সহায়তা করতে পারে। আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলোকে আরও ভালোভাবে ঝুঁকি পরিচালনা করতে, তাদের বিনিয়োগ কৌশল উন্নত করতে এবং তাদের সামগ্রিক কর্মক্ষমতা বাড়াতে সক্ষম করে।
• লজিস্টিকস এবং সাপ্লাই চেইন অপ্টিমাইজেশন: আজকের বিশ্বায়িত অর্থনীতিতে, ব্যবসাগুলো জটিল সাপ্লাই চেইনগুলো পরিচালনা করার চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয় যা একাধিক দেশ জুড়ে বিস্তৃত এবং অসংখ্য স্টেকহোল্ডারকে জড়িত করে। লজিস্টিকস কার্যক্রম অপ্টিমাইজ করতে, সাপ্লাই চেইন প্রক্রিয়াগুলিকে সুগম করতে এবং সামগ্রিক খরচ কমাতে আলফা ইভলভ ব্যবহার করা যেতে পারে। বাধাগুলো চিহ্নিত করে, পরিবহনের বিলম্ব কমিয়ে এবং ইনভেন্টরি ব্যবস্থাপনার উন্নতি করে, ব্যবসাগুলো আরও দক্ষ এবং প্রতিক্রিয়াশীল সাপ্লাই চেইন তৈরি করতে পারে যা তাদের গ্রাহকদের চাহিদা মেটাতে আরও সক্ষম।
• ব্যক্তিগতকৃত স্বাস্থ্যসেবা: রোগীর ডেটা বিশ্লেষণ করে, যার মধ্যে চিকিৎসা ইতিহাস, জেনেটিক তথ্য এবং জীবনযাত্রার কারণগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, আলফা ইভলভ সেই ব্যক্তিদের সনাক্ত করতে সহায়তা করতে পারে যারা নির্দিষ্ট রোগ বিকাশের ঝুঁকিতে রয়েছে। এটি স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীদের দ্রুত হস্তক্ষেপ করতে, ব্যক্তিগতকৃত treatment plan প্রদান করতে এবং রোগীর ফলাফলের উন্নতি করতে সহায়তা করে। এছাড়াও, আলফা ইভলভ ওষুধের ডোজ অপ্টিমাইজ করতে, চিকিৎসার প্রতিক্রিয়াগুলির পূর্বাভাস দিতে এবং সম্ভাব্য বিরূপ প্রভাবগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
• পরিবেশগত পর্যবেক্ষণ এবং সংরক্ষণ: পরিবেশগত পর্যবেক্ষণ এবং সংরক্ষণ প্রচেষ্টা উপগ্রহ, সেন্সর এবং অন্যান্য উৎস থেকে সংগৃহীত ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য অ্যালগরিদমের উপর নির্ভর করে। আলফা ইভলভ বায়ু এবং জলের গুণমান নিরীক্ষণ, বন উজাড়ের উপর নজরদারি এবং জলবায়ু পরিবর্তনের প্রভাবগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য আরও অত্যাধুনিক অ্যালগরিদম তৈরি করতে অবদান রাখতে পারে। এই রিয়েল-টাইম তথ্য সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য, সম্পদ পরিচালনা ও আরও কার্যকর সংরক্ষণ নীতি বিকাশের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
• শিক্ষা এবং ব্যক্তিগতকৃত শিক্ষণ: শিক্ষা খাত এআই-চালিত ব্যক্তিগতকরণ কৌশল প্রয়োগ করে ব্যাপকভাবে উপকৃত হতে পারে। আলফা ইভলভ অভিযোজিত শিক্ষণ প্ল্যাটফর্ম তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা পৃথক শিক্ষার্থীদের অনন্য চাহিদা এবং শিক্ষার শৈলী পূরণ করে। শিক্ষার্থীর কর্মক্ষমতা ডেটা বিশ্লেষণ করে, জ্ঞানের অভাব চিহ্নিত করে এবং সেই অনুযায়ী শিক্ষার বিষয়বস্তু তৈরি করে আলফা ইভলভ সকল শিক্ষার্থীর জন্য আরও আকর্ষণীয় এবং কার্যকর শিক্ষার অভিজ্ঞতা তৈরি করতে সহায়তা করতে পারে। উপরন্তু, আলফা ইভলভ গ্রেডিং এবং ফিডব্যাকের মতো কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে, যা শিক্ষকদের আরও ব্যক্তিগতকৃত নির্দেশের উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করতে সহায়তা করে।

আলফা ইভলভ অ্যালগরিদম ডিজাইনের একটি নতুন দৃষ্টান্ত তৈরি করে, যা জটিল সমস্যাগুলি সমাধান করতে এবং বিস্তৃত শিল্প জুড়ে উদ্ভাবন চালানোর জন্য একটি শক্তিশালী সরঞ্জাম সরবরাহ করে।

বৈজ্ঞানিক আবিষ্কার বৃদ্ধি করা

এর শিল্প অ্যাপ্লিকেশন ছাড়াও, আলফা ইভলভ নিম্নলিখিত ক্ষেত্রগুলোতে বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারকে এগিয়ে নিয়ে যাওয়ার ক্ষেত্রে প্রচুর প্রতিশ্রুতি রাখে:

• জিনোমিক্স: বিপুল পরিমাণ জিনোমিক ডেটা বিশ্লেষণ করে, আলফা ইভলভ নির্দিষ্ট রোগের সাথে যুক্ত জিন সনাক্ত করতে, জেনেটিক মিউটেশনগুলির প্রভাবগুলির পূর্বাভাস দিতে এবং ব্যক্তিগতকৃত জিন থেরাপি তৈরি করতে সহায়তা করতে পারে।
• প্রোটিওমিক্স: প্রোটিওমিক্সে প্রোটিনের গঠন এবং কাজ অধ্যয়ন করা জড়িত, যা কোষের বিল্ডিং ব্লক। আলফা ইভলভ প্রোটিনের মিথস্ক্রিয়া বিশ্লেষণ করতে, প্রোটিন ভোল্ডিং প্যাটার্নের পূর্বাভাস দিতে এবং পছন্দসই বৈশিষ্ট্যসহ নতুন প্রোটিন ডিজাইন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
• উপকরণ আবিষ্কার: আলফা ইভলভ উন্নত বৈশিষ্ট্যসহ নতুন উপকরণ ডিজাইন করতে এবং উপকরণ সংশ্লেষণের জন্য পরীক্ষামূলক অবস্থার অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
• জলবায়ু মডেলিং: আলফা ইভলভ আরও নির্ভুল এবং দক্ষ জলবায়ু মডেল তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা জলবায়ু পরিবর্তনের প্রভাবগুলির আরও ভাল পূর্বাভাস দিতে পারে।
• মহাকাশ অনুসন্ধান: অ্যালগরিদমিক অপ্টিমাইজেশন মহাকাশ অনুসন্ধানের জন্য বিশেষভাবে উপযোগী হতে পারে। যেহেতু মহাকাশে প্রতিটি বিট গণনা করা হয়, তাই আরও দক্ষ কম্প্রেশন অ্যালগরিদম তৈরি করা দরকার। এই অ্যালগরিদমগুলো ডেটার পরিমাণ কমিয়ে যোগাযোগ উন্নত করবে।

সংক্ষেপে, আলফা ইভলভের ব্যবসা, বিজ্ঞান এবং প্রকৌশলে ব্যাপক প্রয়োগ রয়েছে।