Large language models (LLMs) telah menunjukkan kemampuan beradaptasi yang luar biasa, unggul dalam tugas mulai dari meringkas dokumen dan menghasilkan kode hingga bertukar pikiran tentang konsep-konsep inovatif. Sekarang, kemampuan ini diperluas untuk mengatasi masalah kompleks dalam matematika dan komputasi modern.
Memperkenalkan AlphaEvolve, agen pengkodean evolusioner yang didorong oleh LLM, yang dirancang untuk tujuan penemuan dan optimalisasi algoritma. AlphaEvolve menggabungkan pemecahan masalah kreatif yang mampu dilakukan oleh model Gemini kami dengan evaluator otomatis yang memverifikasi kebenaran solusi yang diajukan. Ia kemudian menggunakan kerangka kerja evolusioner untuk meningkatkan aspek yang paling menjanjikan.
AlphaEvolve telah meningkatkan pusat data Google, desain chip, dan pelatihan AI, termasuk pelatihan model bahasa besar yang mendasarinya. Ia juga telah membantu merancang algoritma perkalian matriks yang lebih cepat dan menemukan solusi baru untuk masalah matematika, yang menunjukkan potensi penerapan di berbagai bidang.
Memanfaatkan LLM untuk Desain Algoritma yang Lebih Baik
Pada tahun 2023, penelitian dilakukan yang menunjukkan bahwa LLM mampu menghasilkan kode komputer yang kemudian dapat menemukan bukti baru untuk masalah ilmiah. AlphaEvolve memperluas hal ini, dan mampu mengembangkan seluruh basis kode untuk mengembangkan algoritma yang jauh lebih kompleks.
AlphaEvolve menggunakan beberapa LLM. Gemini Flash digunakan untuk memaksimalkan jumlah ide yang dieksplorasi. Gemini Pro kemudian dapat memberikan saran yang lebih berwawasan. Bersama-sama, model-model ini mengusulkan program komputer yang mengimplementasikan solusi algoritmik sebagai kode.
AlphaEvolve menggunakan metrik evaluasi otomatis untuk memverifikasi, menjalankan, dan menilai program yang diusulkan. Metrik ini memberikan penilaian objektif dan terukur tentang akurasi dan kualitas setiap solusi. Hal ini membuat AlphaEvolve sangat membantu dalam domain di mana kemajuan dapat diukur secara jelas dan sistematis, misalnya dalam matematika dan komputasi.
Mengoptimalkan Ekosistem Komputasi
Selama setahun terakhir, algoritma yang ditemukan oleh AlphaEvolve telah diterapkan di berbagai sistem di Google. Dampak dari masing-masing algoritma ini berlipat ganda di seluruh infrastruktur AI dan komputasi untuk membangun ekosistem digital yang lebih kuat dan berkelanjutan bagi semua pengguna.
Secara khusus, AlphaEvolve telah digunakan dalam:
Meningkatkan Penjadwalan Pusat Data
AlphaEvolve menemukan heuristik untuk mengatur pusat data Google secara lebih efisien. Solusi ini telah diterapkan selama lebih dari setahun dan membantu memulihkan sekitar 0,7% sumber daya komputasi Google di seluruh dunia. Perolehan efisiensi ini memungkinkan lebih banyak tugas diselesaikan dalam jejak komputasi yang sama. Solusi AlphaEvolve menghasilkan kinerja yang lebih baik dan memberikan keuntungan operasional karena keterbacaan kode.
Membantu dalam Desain Perangkat Keras
AlphaEvolve menghasilkan penulisan ulang Verilog yang menghapus bit dalam sirkuit aritmatika untuk perkalian matriks. Proposal tersebut harus lulus pemeriksaan lanjutan untuk memastikan bahwa sirkuit yang dimodifikasi mempertahankan kebenaran fungsional. Proposal ini diintegrasikan ke dalam Tensor Processing Unit yang akan datang, akselerator AI khusus Google. Dengan menyarankan modifikasi dalam bahasa standar perancang chip, AlphaEvolve memastikan bahwa para insinyur AI dan perangkat keras dapat berkolaborasi untuk mempercepat desain chip khusus.
Meningkatkan Pelatihan dan Inferensi AI
AlphaEvolve mampu meningkatkan kinerja AI dan kecepatan penelitian. Ia mempercepat kernel dalam arsitektur Gemini sebesar 23%, yang menyebabkan pengurangan waktu pelatihan Gemini sekitar 1%. Selain itu, AlphaEvolve mengurangi waktu rekayasa yang diperlukan untuk optimalisasi kernel, dari berminggu-minggu upaya ahli menjadi beberapa hari eksperimen otomatis, membantu para peneliti untuk berinovasi lebih cepat.
Selanjutnya, AlphaEvolve dapat mengoptimalkan instruksi GPU tingkat rendah. AlphaEvolve mencapai percepatan hingga sekitar 33% untuk implementasi kernel FlashAttention dalam model AI berbasis Transformer. Optimalisasi seperti ini memungkinkan para ahli untuk menemukan bottleneck kinerja dan dengan mudah memasukkan peningkatan ke dalam basis kode yang ada.
Memajukan Penemuan Matematika dan Algoritma
AlphaEvolve juga dapat mengusulkan pendekatan baru untuk masalah matematika yang kompleks. Dengan diberi kerangka kode minimal untuk program komputer, AlphaEvolve merancang komponen prosedur optimalisasi berbasis gradien yang menemukan algoritma untuk perkalian matriks.
Prosedur AlphaEvolve mengarah pada penemuan algoritma untuk mengalikan matriks bernilai kompleks 4x4 menggunakan 48 perkalian skalar, meningkatkan algoritma Strassen tahun 1969.
Untuk menyelidiki keluasan AlphaEvolve, sistem ini diterapkan pada lebih dari 50 masalah terbuka dalam analisis matematika, geometri, kombinatorika, dan teori bilangan. Dalam sekitar 75% kasus, AlphaEvolve menemukan kembali solusi mutakhir.
Dalam 20% kasus, AlphaEvolve meningkatkan solusi terbaik yang diketahui sebelumnya, dan memajukan masalah bilangan ciuman. Tantangan geometris ini menyangkut jumlah maksimum bola yang tidak tumpang tindih yang menyentuh bola satuan umum. AlphaEvolve menemukan konfigurasi 593 bola luar dan menetapkan batas bawah baru dalam 11 dimensi.
Era Baru Desain Algoritma dengan AlphaEvolve
Pengembangan AlphaEvolve menandai langkah maju yang signifikan dalam desain algoritma otomatis, yang menunjukkan perkembangan dari penemuan algoritma khusus untuk domain tertentu hingga menangani tantangan dunia nyata yang kompleks. Dengan memanfaatkan kemampuan LLM dan menggabungkannya dengan evaluasi otomatis dan teknik optimalisasi evolusioner, AlphaEvolve membuka peluang untuk inovasi di berbagai bidang.
Potensi aplikasi AlphaEvolve melampaui kasus penggunaannya saat ini, yang menjanjikan untuk memengaruhi berbagai disiplin ilmu, termasuk:
- Ilmu Material: AlphaEvolve dapat digunakan untuk merancang material baru dengan sifat yang ditingkatkan, seperti peningkatan kekuatan, konduktivitas, dan daya tahan.
- Penemuan Obat: Kandidat obat yang dioptimalkan secara algoritma dapat mempercepat proses penemuan dan mengarah pada perawatan baru untuk berbagai penyakit.
- Keberlanjutan: AlphaEvolve dapat diterapkan untuk merancang proses dan teknologi yang lebih berkelanjutan, seperti mengoptimalkan konsumsi energi dan mengurangi limbah.
- Aplikasi Teknologi dan Bisnis yang Lebih Luas: Mulai dari mengoptimalkan rantai pasokan hingga meningkatkan model keuangan, potensi aplikasi AlphaEvolve sangat luas dan beragam.
Pengembangan AlphaEvolve mewakili perubahan paradigma dalam cara algoritma dirancang, menawarkan alat baru yang ampuh untuk memecahkan masalah kompleks dan mendorong inovasi di berbagai industri. Karena LLM terus berkembang dan meningkat, kemampuan AlphaEvolve diharapkan untuk berkembang lebih jauh, membuka jalan bagi kemajuan yang lebih besar di tahun-tahun mendatang.
- Analisis dan Interpretasi Data: Dalam dunia bisnis, AlphaEvolve dapat dimanfaatkan untuk menganalisis set data yang luas, mengungkap pola tersembunyi, dan menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Dengan mengotomatiskan proses eksplorasi dan interpretasi data, bisnis dapat membuat keputusan yang lebih tepat, meningkatkan efisiensi operasional, dan mendapatkan keunggulan kompetitif di dunia yang semakin didorong oleh data.
- Pemodelan Keuangan dan Manajemen Risiko: Industri keuangan sangat bergantung pada algoritma canggih untuk tugas-tugas seperti optimalisasi portofolio, penilaian risiko, dan deteksi penipuan. AlphaEvolve dapat membantu dalam pengembangan model keuangan yang lebih akurat dan kuat, memungkinkan lembaga keuangan untuk mengelola risiko dengan lebih baik, meningkatkan strategi investasi mereka, dan meningkatkan kinerja keseluruhan mereka.
- Logistik dan Optimalisasi Rantai Pasokan: Dalam ekonomi global saat ini, bisnis menghadapi tantangan mengelola rantai pasokan yang kompleks yang mencakup berbagai negara dan melibatkan banyak pemangku kepentingan. AlphaEvolve dapat digunakan untuk mengoptimalkan operasi logistik, merampingkan proses rantai pasokan, dan mengurangi biaya keseluruhan. Dengan mengidentifikasi bottlenecks, meminimalkan penundaan transportasi, dan meningkatkan manajemen inventaris, bisnis dapat menciptakan rantai pasokan yang lebih efisien dan responsif yang lebih mampu memenuhi permintaan pelanggan mereka.
- Perawatan Kesehatan yang Dipersonalisasi: Dengan menganalisis data pasien, termasuk riwayat medis, informasi genetik, dan faktor gaya hidup, AlphaEvolve dapat membantu mengidentifikasi individu yang berisiko mengembangkan penyakit tertentu. Hal ini memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk melakukan intervensi dini, memberikan rencana perawatan yang dipersonalisasi, dan meningkatkan hasil pasien. Selain itu, AlphaEvolve juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan dosis obat, memprediksi respons pengobatan, dan mengidentifikasi potensi efek samping.
- Pemantauan dan Konservasi Lingkungan: Upaya pemantauan dan konservasi lingkungan bergantung pada algoritma untuk menganalisis data yang dikumpulkan dari satelit, sensor, dan sumber lainnya. AlphaEvolve dapat berkontribusi pada pengembangan algoritma yang lebih canggih untuk memantau kualitas udara dan air, melacak deforestasi, dan memprediksi dampak perubahan iklim. Informasi real-time ini dapat digunakan untuk membuat keputusan, mengelola sumber daya, dan mengembangkan kebijakan konservasi yang lebih efektif.
- Pendidikan dan Pembelajaran yang Dipersonalisasi: Sektor pendidikan sangat diuntungkan dari penerapan teknik personalisasi yang digerakkan oleh AI. AlphaEvolve dapat dimanfaatkan untuk mengembangkan platform pembelajaran adaptif yang memenuhi kebutuhan dan gaya belajar unik dari setiap siswa.
Dengan menganalisis data kinerja siswa, mengidentifikasi kesenjangan pengetahuan, dan menyesuaikan konten pembelajaran yang sesuai, AlphaEvolve dapat membantu menciptakan pengalaman belajar yang lebih menarik dan efektif untuk semua siswa. Selain itu, AlphaEvolve juga dapat digunakan untuk mengotomatiskan tugas-tugas seperti penilaian dan umpan balik, membebaskan guru untuk fokus pada instruksi yang lebih individual.
AlphaEvolve mewakili paradigma baru dalam desain algoritma, menawarkan alat yang ampuh untuk memecahkan masalah kompleks dan mendorong inovasi di berbagai industri.
Meningkatkan Penemuan Ilmiah
Selain aplikasi industri, AlphaEvolve memegang janji besar untuk memajukan penemuan ilmiah di bidang-bidang seperti:
- Genomik: Dengan menganalisis sejumlah besar data genomik, AlphaEvolve dapat membantu mengidentifikasi gen yang terkait dengan penyakit tertentu, memprediksi efek mutasi genetik, dan mengembangkan terapi gen yang dipersonalisasi.
- Proteomik: Proteomik melibatkan studi tentang struktur dan fungsi protein, yang merupakan blok bangunan sel. AlphaEvolve dapat digunakan untuk menganalisis interaksi protein, memprediksi pola pelipatan protein, dan merancang protein baru dengan sifat yang diinginkan.
- Penemuan Material: AlphaEvolve dapat digunakan untuk merancang material baru dengan sifat yang ditingkatkan dan mengoptimalkan kondisi eksperimen untuk sintesis material.
- Pemodelan Iklim: AlphaEvolve dapat digunakan untuk mengembangkan model iklim yang lebih akurat dan efisien yang dapat memprediksi efek perubahan iklim dengan lebih baik.
- Eksplorasi Luar Angkasa: Optimalisasi algoritmik dapat sangat berguna untuk eksplorasi luar angkasa. Karena setiap bit diperhitungkan di luar angkasa, algoritma kompresi yang lebih efisien yang mengurangi jumlah data yang perlu ditransmisikan akan sangat meningkatkan komunikasi dengan probe yang melakukan perjalanan melalui luar angkasa.
Singkatnya, AlphaEvolve memiliki aplikasi yang luas dalam bisnis, sains, dan teknik.