Les grands modèles de langage (LLM) ont démontré une adaptabilité remarquable, excellant dans des tâches allant de la synthèse de documents et de la génération de code au brainstorming de concepts innovants. Aujourd’hui, ces capacités sont étendues pour s’attaquer à des problèmes complexes en mathématiques et en informatique moderne.
Voici AlphaEvolve, un agent de codage évolutif piloté par des LLM, conçu dans le but de découvrir et d’optimiser des algorithmes. AlphaEvolve combine la résolution créative de problèmes dont nos modèles Gemini sont capables, avec des évaluateurs automatisés qui vérifient la validité des solutions proposées. Il utilise ensuite un cadre évolutionniste pour améliorer les aspects les plus prometteurs.
AlphaEvolve a déjà amélioré les centres de données de Google, la conception de puces et l’entraînement de l’IA, y compris l’entraînement des grands modèles de langage qui le sous-tendent. Il a également contribué à la conception d’algorithmes de multiplication matricielle plus rapides et à la découverte de nouvelles solutions à des problèmes mathématiques, démontrant un potentiel d’application dans de multiples domaines.
Exploiter les LLM pour une meilleure conception d’algorithmes
En 2023, des recherches ont été menées qui ont montré que les LLM sont capables de générer du code informatique qui peut ensuite découvrir de nouvelles preuves pour des problèmes scientifiques. AlphaEvolve s’étend sur cette base et est capable de faire évoluer des bases de code entières pour développer des algorithmes beaucoup plus complexes.
AlphaEvolve utilise plusieurs LLM. Gemini Flash est utilisé pour maximiser le nombre d’idées explorées. Gemini Pro peut ensuite fournir des suggestions plus perspicaces. Ensemble, ces modèles proposent des programmes informatiques qui mettent en œuvre des solutions algorithmiques sous forme de code.
AlphaEvolve utilise des métriques d’évaluation automatisées pour vérifier, exécuter et noter les programmes proposés. Ces métriques fournissent une évaluation objective et quantifiable de la précision et de la qualité de chaque solution. Cela rend AlphaEvolve particulièrement utile dans les domaines où les progrès peuvent être mesurés de manière claire et systématique, par exemple en mathématiques et en informatique.
Optimisation de l’écosystème informatique
Au cours de l’année écoulée, les algorithmes découverts par AlphaEvolve ont été déployés dans divers systèmes chez Google. L’impact de chacun de ces algorithmes est multiplié dans l’ensemble de l’infrastructure d’IA et d’informatique afin de construire un écosystème numérique plus puissant et plus durable pour tous les utilisateurs.
Plus précisément, AlphaEvolve a été utilisé pour :
Améliorer la planification des centres de données
AlphaEvolve a découvert une heuristique pour orchestrer plus efficacement les centres de données de Google. Cette solution est déployée depuis plus d’un an et permet de récupérer environ 0,7 % des ressources de calcul mondiales de Google. Ce gain d’efficacité permet de réaliser davantage de tâches avec la même empreinte de calcul. La solution d’AlphaEvolve permet d’obtenir de meilleures performances et offre des avantages opérationnels grâce à la lisibilité du code.
Aider à la conception du matériel
AlphaEvolve a proposé une réécriture Verilog qui a supprimé des bits dans un circuit arithmétique pour la multiplication matricielle. La proposition a dû passer des contrôles avancés pour confirmer que le circuit modifié conservait une correction fonctionnelle. Cette proposition a été intégrée à une prochaine Tensor Processing Unit, l’accélérateur d’IA personnalisé de Google. En suggérant des modifications dans le langage standard des concepteurs de puces, AlphaEvolve garantit que les ingénieurs en IA et les ingénieurs en matériel peuvent collaborer pour accélérer la conception de puces spécialisées.
Améliorer l’entraînement et l’inférence de l’IA
AlphaEvolve est capable d’améliorer les performances de l’IA et la rapidité de la recherche. Il a accéléré un noyau dans l’architecture de Gemini de 23 %, ce qui a entraîné une réduction du temps d’entraînement de Gemini d’environ 1 %. En outre, AlphaEvolve réduit le temps d’ingénierie nécessaire à l’optimisation du noyau, qui passe de semaines d’efforts d’experts à des jours d’expériences automatisées, ce qui aide les chercheurs à innover plus rapidement.
De plus, AlphaEvolve peut optimiser les instructions GPU de bas niveau. AlphaEvolve a permis d’obtenir une accélération d’environ 33 % pour l’implémentation du noyau FlashAttention dans les modèles d’IA basés sur Transformer. Des optimisations comme celle-ci permettent aux experts de trouver des goulets d’étranglement des performances et d’intégrer facilement des améliorations dans les bases de code existantes.
Faire progresser les mathématiques et la découverte d’algorithmes
AlphaEvolve peut également proposer de nouvelles approches pour résoudre des problèmes mathématiques complexes. Compte tenu d’un squelette de code minimal pour un programme informatique, AlphaEvolve a conçu des composants d’une procédure d’optimisation basée sur le gradient qui a découvert des algorithmes de multiplication matricielle.
La procédure d’AlphaEvolve a conduit à la découverte d’un algorithme permettant de multiplier des matrices à valeurs complexes 4x4 en utilisant 48 multiplications scalaires, améliorant ainsi l’algorithme de Strassen de 1969.
Pour étudier l’étendue d’AlphaEvolve, le système a été appliqué à plus de 50 problèmes ouverts en analyse mathématique, en géométrie, en combinatoire et en théorie des nombres. Dans environ 75 % des cas, il a redécouvert des solutions de pointe.
Dans 20 % des cas, AlphaEvolve a amélioré les solutions les plus connues précédemment et a fait progresser le problème du nombre de baisers. Ce défi géométrique concerne le nombre maximal de sphères non superposées qui touchent une sphère unitaire commune. AlphaEvolve a découvert une configuration de 593 sphères externes et a établi une nouvelle limite inférieure en 11 dimensions.
Une nouvelle ère de la conception d’algorithmes avec AlphaEvolve
Le développement d’AlphaEvolve marque une étape importante dans la conception automatisée d’algorithmes, démontrant la progression de la découverte d’algorithmes spécialisés pour des domaines spécifiques à la résolution de défis complexes du monde réel. En tirant parti des capacités des LLM et en les combinant avec des techniques d’évaluation automatisée et d’optimisation évolutionniste, AlphaEvolve ouvre des opportunités d’innovation dans divers domaines.
Les applications potentielles d’AlphaEvolve vont bien au-delà de ses cas d’utilisation actuels, promettant d’avoir un impact sur un large éventail de disciplines, notamment :
- Science des matériaux: AlphaEvolve pourrait être utilisé pour concevoir de nouveaux matériaux dotés de propriétés améliorées, telles qu’une résistance, une conductivité et une durabilité améliorées.
- Découverte de médicaments: Les candidats médicaments optimisés de manière algorithmique pourraient accélérer le processus de découverte et conduire à de nouveaux traitements pour diverses maladies.
- Durabilité: AlphaEvolve peut être appliqué pour concevoir des processus et des technologies plus durables, tels que l’optimisation de la consommation d’énergie et la réduction des déchets.
- Applications technologiques et commerciales plus larges: De l’optimisation des chaînes d’approvisionnement à l’amélioration des modèles financiers, les applications potentielles d’AlphaEvolve sont vastes et variées.
Le développement d’AlphaEvolve représente un changement de paradigme dans la façon dont les algorithmes sont conçus, offrant un nouvel outil puissant pour résoudre des problèmes complexes et stimuler l’innovation dans un large éventail d’industries. Alors que les LLM continuent d’évoluer et de s’améliorer, les capacités d’AlphaEvolve devraient s’étendre encore davantage, ouvrant la voie à des progrès encore plus importants dans les années à venir.
- L’analyse et l’interprétation des données: Dans le domaine des affaires, AlphaEvolve peut être utilisé pour analyser de vastes ensembles de données, découvrir des schémas cachés et générer des idées exploitables. En automatisant le processus d’exploration et d’interprétation des données, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées, améliorer leur efficacité opérationnelle et acquérir un avantage concurrentiel dans un monde de plus en plus axé sur les données.
- La modélisation financière et la gestion des risques: Le secteur financier s’appuie fortement sur des algorithmes sophistiqués pour des tâches telles que l’optimisation du portefeuille, l’évaluation des risques et la détection des fraudes. AlphaEvolve peut aider au développement de modèles financiers plus précis et plus robustes, permettant aux institutions financières de mieux gérer les risques, d’améliorer leurs stratégies d’investissement et d’améliorer leurs performances globales.
- Logistique et optimisation de la chaîne d’approvisionnement: Dans l’économie mondialisée d’aujourd’hui, les entreprises sont confrontées au défi de la gestion de chaînes d’approvisionnement complexes qui s’étendent sur plusieurs pays et impliquent de nombreuses parties prenantes. AlphaEvolve peut être utilisé pour optimiser les opérations logistiques, rationaliser les processus de la chaîne d’approvisionnement et réduire les coûts globaux. En identifiant les goulets d’étranglement, en minimisant les retards de transport et en améliorant la gestion des stocks, les entreprises peuvent créer des chaînes d’approvisionnement plus efficaces et plus réactives, mieux à même de répondre aux demandes de leurs clients.
- Les soins de santé personnalisés: En analysant les données des patients, y compris leurs antécédents médicaux, leurs informations génétiques et leurs facteurs liés à leur mode de vie, AlphaEvolve peut aider à identifier les personnes qui sont à risque de développer certaines maladies. Cela permet aux prestataires de soins de santé d’intervenir précocement, de fournir des plans de traitement personnalisés et d’améliorer les résultats pour les patients. De plus, AlphaEvolve peut également être utilisé pour optimiser les dosages des médicaments, prédire les réponses aux traitements et identifier les effets indésirables potentiels.
- La surveillance environnementale et la conservation: Les efforts de surveillance environnementale et de conservation s’appuient sur des algorithmes pour analyser les données collectées par les satellites, les capteurs et d’autres sources. AlphaEvolve peut contribuer au développement d’algorithmes plus sophistiqués pour surveiller la qualité de l’air et de l’eau, suivre la déforestation et prédire les impacts du changement climatique. Ces informations en temps réel peuvent être utilisées pour prendre des décisions, gérer les ressources et élaborer des politiques de conservation plus efficaces.
- L’éducation et l’apprentissage personnalisé: Le secteur de l’éducation a beaucoup à gagner de l’application des techniques de personnalisation basées sur l’IA. AlphaEvolve peut être utilisé pour développer des plateformes d’apprentissage adaptatif qui répondent aux besoins et aux styles d’apprentissage uniques de chaque élève.
En analysant les données sur les performances des élèves, en identifiant les lacunes dans les connaissances et en adaptant le contenu d’apprentissage en conséquence, AlphaEvolve peut aider à créer une expérience d’apprentissage plus engageante et plus efficace pour tous les élèves. De plus, AlphaEvolve peut également être utilisé pour automatiser des tâches telles que la notation et la rétroaction, ce qui permet aux enseignants de se concentrer sur un enseignement plus personnalisé.
AlphaEvolve représente un nouveau paradigme dans la conception d’algorithmes, offrant un outil puissant pour résoudre des problèmes complexes et stimuler l’innovation dans un large éventail d’industries.
Améliorer la découverte scientifique
Au-delà de ses applications industrielles, AlphaEvolve est très prometteur pour faire progresser la découverte scientifique dans des domaines tels que :
- Génomique: En analysant de grandes quantités de données génomiques, AlphaEvolve peut aider à identifier les gènes associés à certaines maladies, à prédire les effets des mutations génétiques et à développer des thérapies géniques personnalisées.
- Protéomique: La protéomique implique l’étude de la structure et de la fonction des protéines, qui sont les éléments constitutifs des cellules. AlphaEvolve peut être utilisé pour analyser les interactions protéiques, prédire les modèles de repliement des protéines et concevoir de nouvelles protéines avec les propriétés souhaitées.
- Découverte de matériaux: AlphaEvolve peut être utilisé pour concevoir de nouveaux matériaux dotés de propriétés améliorées et optimiser les conditions expérimentales pour la synthèse de matériaux.
- Modélisation climatique: AlphaEvolve peut être utilisé pour développer des modèles climatiques plus précis et plus efficaces quipeuvent mieux prédire les effets du changement climatique.
- Exploration spatiale: Les optimisations algorithmiques peuvent être particulièrement utiles pour l’exploration spatiale. Puisque chaque bit compte dans l’espace, des algorithmes de compression plus efficaces qui réduisent la quantité de données à transmettre amélioreraient considérablement les communications avec les sondes voyageant dans l’espace.
En résumé, AlphaEvolve a une large application dans les affaires, la science et l’ingénierie.