Aprovechando los LLM para un mejor diseño de algoritmos
En 2023 se realizó una investigación que demostró que los LLM son capaces de generar código informático que luego puede descubrir nuevas pruebas para problemas científicos. AlphaEvolve se expande sobre esto, y es capaz de evolucionar bases de código enteras para desarrollar algoritmos mucho más complejos.
AlphaEvolve utiliza múltiples LLM. Gemini Flash se utiliza para maximizar la cantidad de ideas exploradas. Gemini Pro puede entonces proporcionar sugerencias más perspicaces. Juntos, estos modelos proponen programas informáticos que implementan soluciones algorítmicas como código.
AlphaEvolve utiliza métricas de evaluación automatizadas para verificar, ejecutar y puntuar los programas propuestos. Estas métricas proporcionan una evaluación objetiva y cuantificable de la precisión y calidad de cada solución. Esto hace que AlphaEvolve sea particularmente útil en dominios donde el progreso se puede medir de manera clara y sistemática, por ejemplo, en matemáticas y computación.
Optimizando el ecosistema informático
Durante el año pasado, los algoritmos descubiertos por AlphaEvolve se han implementado en una variedad de sistemas en Google. El impacto de cada uno de estos se multiplica en toda la infraestructura de IA y computación para construir un ecosistema digital más poderoso y sostenible para todos los usuarios.
Específicamente, AlphaEvolve se ha utilizado en:
Mejora de la programación del centro de datos
AlphaEvolve descubrió una heurística para orquestar los centros de datos de Google de manera más eficiente. Esta solución se ha implementado durante más de un año y ayuda a recuperar alrededor del 0.7% de los recursos informáticos mundiales de Google. Esta ganancia de eficiencia permite completar más tareas dentro de la misma huella computacional. La solución de AlphaEvolve conduce a un mejor rendimiento y proporciona ventajas operativas debido a la legibilidad del código.
Asistencia en el diseño de hardware
AlphaEvolve ideó una reescritura de Verilog que eliminó bits en un circuito aritmético para la multiplicación de matrices. La propuesta tuvo que pasar controles avanzados para confirmar que el circuito modificado mantenía la corrección funcional. Esta propuesta se integró en una próxima unidad de procesamiento de tensores, el acelerador de IA personalizado de Google. Al sugerir modificaciones en el lenguaje estándar de los diseñadores de chips, AlphaEvolve asegura que los ingenieros de IA y hardware puedan colaborar para acelerar el diseño de chips especializados.
Mejora del entrenamiento e inferencia de la IA
AlphaEvolve es capaz de mejorar el rendimiento de la IA y la velocidad de la investigación. Aceleró un kernel en la arquitectura de Gemini en un 23%, lo que llevó a una reducción en el tiempo de entrenamiento de Gemini de alrededor del 1%. Además, AlphaEvolve reduce el tiempo de ingeniería requerido para la optimización del kernel, de semanas de esfuerzo experto a días de experimentos automatizados, ayudando a los investigadores a innovar más rápido.
Además, AlphaEvolve puede optimizar las instrucciones de GPU de bajo nivel. AlphaEvolve logró una aceleración de hasta alrededor del 33% para la implementación del kernel FlashAttention en modelos de IA basados en Transformer. Optimizaciones como esta permiten a los expertos encontrar cuellos de botella en el rendimiento e incorporar fácilmente mejoras en las bases de código existentes.
Avance de las matemáticas y el descubrimiento de algoritmos
AlphaEvolve también puede proponer nuevos enfoques para problemas matemáticos complejos. Dado un esqueleto de código mínimo para un programa informático, AlphaEvolve diseñó componentes de un procedimiento de optimización basado en gradientes que descubrió algoritmos para la multiplicación de matrices.
El procedimiento de AlphaEvolve llevó al hallazgo de un algoritmo para multiplicar matrices con valores complejos de 4x4 utilizando 48 multiplicaciones escalares, mejorando el algoritmo de Strassen de 1969.
Para investigar la amplitud de AlphaEvolve, el sistema se aplicó a más de 50 problemas abiertos en análisis matemático, geometría, combinatoria y teoría de números. En alrededor del 75% de los casos, redescubrió soluciones de vanguardia.
En el 20% de los casos, AlphaEvolve mejoró las soluciones más conocidas anteriormente y avanzó el problema del número de besos. Este desafío geométrico se refiere al número máximo de esferas no superpuestas que tocan una esfera unitaria común. AlphaEvolve descubrió una configuración de 593 esferas exteriores y estableció un nuevo límite inferior en 11 dimensiones.
Una nueva era de diseño de algoritmos con AlphaEvolve
El desarrollo de AlphaEvolve marca un importante paso adelante en el diseño automatizado de algoritmos, mostrando la progresión desde el descubrimiento de algoritmos especializados para dominios específicos hasta el abordaje de desafíos complejos del mundo real. Al aprovechar las capacidades de los LLM y combinarlos con la evaluación automatizada y las técnicas de optimización evolutiva, AlphaEvolve abre oportunidades para la innovación en diversos campos.
Las aplicaciones potenciales de AlphaEvolve se extienden mucho más allá de sus casos de uso actuales, prometiendo impactar una amplia gama de disciplinas, incluyendo:
- Ciencia de los materiales: AlphaEvolve podría usarse para diseñar nuevos materiales con propiedades mejoradas, como mayor resistencia, conductividad y durabilidad.
- Descubrimiento de fármacos: Los candidatos a fármacos optimizados algorítmicamente podrían acelerar el proceso de descubrimiento y conducir a nuevos tratamientos para una variedad de enfermedades.
- Sostenibilidad: AlphaEvolve se puede aplicar para diseñar procesos y tecnologías más sostenibles, como la optimización del consumo de energía y la reducción de residuos.
- Aplicaciones tecnológicas y empresariales más amplias: Desde la optimización de las cadenas de suministro hasta la mejora de los modelos financieros, las aplicaciones potenciales de AlphaEvolve son vastas y variadas.
El desarrollo de AlphaEvolve representa un cambio de paradigma en la forma en que se diseñan los algoritmos, ofreciendo una nueva y poderosa herramienta para resolver problemas complejos e impulsar la innovación en una amplia gama de industrias. A medida que los LLM continúan evolucionando y mejorando, se espera que las capacidades de AlphaEvolve se expandan aún más, allanando el camino para avances aún mayores en los años venideros.
- Análisis e interpretación de datos: En el ámbito empresarial, AlphaEvolve puede aprovecharse para analizar vastos conjuntos de datos, descubrir patrones ocultos y generar ideas procesables. Al automatizar el proceso de exploración e interpretación de datos, las empresas pueden tomar decisiones más informadas, mejorar su eficiencia operativa y obtener una ventaja competitiva en un mundo cada vez más impulsado por los datos.
- Modelado financiero y gestión de riesgos: La industria financiera depende en gran medida de algoritmos sofisticados para tareas tales como la optimización de carteras, la evaluación de riesgos y la detección del fraude. AlphaEvolve puede ayudar en el desarrollo de modelos financieros más precisos y robustos, lo que permite a las instituciones financieras gestionar mejor el riesgo, mejorar sus estrategias de inversión y mejorar su rendimiento general.
- Logística y optimización de la cadena de suministro: En la economía globalizada actual, las empresas se enfrentan al desafío de gestionar cadenas de suministro complejas que abarcan varios países e involucran a numerosos interesados. AlphaEvolve se puede utilizar para optimizar las operaciones logísticas, agilizar los procesos de la cadena de suministro y reducir los costes generales. Al identificar los cuellos de botella, minimizar los retrasos en el transporte y mejorar la gestión del inventario, las empresas pueden crear cadenas de suministro más eficientes y receptivas que estén mejor capacitadas para satisfacer las demandas de sus clientes.
- Atención médica personalizada: Al analizar los datos de los pacientes, incluidos el historial médico, la información genética y los factores del estilo de vida, AlphaEvolve puede ayudar a identificar a las personas que corren el riesgo de desarrollar ciertas enfermedades. Esto permite a los proveedores de atención médica intervenir temprano, brindar planes de tratamiento personalizados y mejorar los resultados de los pacientes. Además, AlphaEvolve también se puede utilizar para optimizar las dosis de los medicamentos, predecir las respuestas al tratamiento e identificar posibles efectos adversos.
- Monitoreo ambiental y conservación: Los esfuerzos de monitoreo ambiental y conservación se basan en algoritmos para analizar los datos recopilados de satélites, sensores y otras fuentes. AlphaEvolve puede contribuir al desarrollo de algoritmos más sofisticados para monitorear la calidad del aire y el agua, rastrear la deforestación y predecir los impactos del cambio climático. Esta información en tiempo real se puede utilizar para tomar decisiones, administrar los recursos y desarrollar políticas de conservación más efectivas.
- Educación y aprendizaje personalizado: El sector educativo puede beneficiarse enormemente de la aplicación de técnicas de personalización impulsadas por la IA. AlphaEvolve se puede aprovechar para desarrollar plataformas de aprendizaje adaptativo que se adapten a las necesidades únicas y los estilos de aprendizaje de los estudiantes individuales.
Mediante el análisis de los datos del rendimiento de los estudiantes, la identificación de las lagunas de conocimiento y la adaptación del contenido de aprendizaje en consecuencia, AlphaEvolve puede ayudar a crear una experiencia de aprendizaje más atractiva y eficaz para todos los estudiantes. Además, AlphaEvolve también se puede utilizar para automatizar tareas como la calificación y la retroalimentación, lo que permite a los profesores centrarse en una instrucción más individualizada.
AlphaEvolve representa un nuevo paradigma en el diseño de algoritmos, ofreciendo una poderosa herramienta para resolver problemas complejos e impulsar la innovación en una amplia gama de industrias.
Mejora del descubrimiento científico
Más allá de sus aplicaciones industriales, AlphaEvolve es muy promisorio para avanzar en el descubrimiento científico en áreas como:
- Genómica: Al analizar grandes cantidades de datos genómicos, AlphaEvolve puede ayudar a identificar genes que están asociados con ciertas enfermedades, predecir los efectos de las mutaciones genéticas y desarrollar terapias génicas personalizadas.
- Proteómica: La proteómica implica el estudio de la estructura y la función de las proteínas, que son los componentes básicos de las células. AlphaEvolve se puede utilizar para analizar las interacciones proteicas, predecir los patrones de plegamiento de proteínas y diseñar nuevas proteínas con las propiedades deseadas.
- Descubrimiento de materiales: AlphaEvolve se puede utilizar para diseñar nuevos materiales con propiedades mejoradas y optimizar las condiciones experimentales para la síntesis de materiales.
- Modelado climático: AlphaEvolve se puede utilizar para desarrollar modelos climáticos más precisos y eficientes que puedan predecir mejor los efectos del cambio climático.
- Exploración espacial: Las optimizaciones algorítmicas pueden ser particularmente útiles para la exploración espacial. Dado que cada bit cuenta en el espacio, los algoritmos de compresión más eficientes que reducen la cantidad de datos que deben transmitirse mejorarían mucho las comunicaciones con las sondas que viajan por el espacio.
En resumen, AlphaEvolve tiene una amplia aplicación en los negocios, la ciencia y la ingeniería.