AlphaEvolve: Algoritmi Avanzati con Gemini

I grandi modelli linguistici (LLM) hanno dimostrato una notevole adattabilità, eccellendo in compiti che vanno dalla sintesi di documenti alla generazione di codice, fino al brainstorming di concetti innovativi. Ora, queste capacità vengono estese per affrontare problemi complessi in matematica e informatica moderna.

Ecco AlphaEvolve, un agente di codifica evolutivo guidato da LLM, progettato per lo scopo della scoperta e ottimizzazione di algoritmi. AlphaEvolve combina la risoluzione creativa dei problemi di cui sono capaci i nostri modelli Gemini, con valutatori automatici che verificano la validità delle soluzioni proposte. Quindi utilizza un framework evolutivo per migliorare gli aspetti più promettenti.

AlphaEvolve ha già migliorato i data center, la progettazione di chip e l’addestramento dell’IA di Google, incluso l’addestramento dei grandi modelli linguistici che ne sono alla base. Ha anche contribuito a progettare algoritmi di moltiplicazione di matrici più veloci e a scoprire nuove soluzioni a problemi matematici, mostrando un potenziale per l’applicazione in molteplici aree.

Sfruttare gli LLM per una migliore progettazione di algoritmi

Nel 2023 sono state condotte ricerche che hanno dimostrato che gli LLM sono in grado di generare codice informatico che può quindi scoprire nuove prove per problemi scientifici. AlphaEvolve si espande su questo e ha la capacità di evolvere intere basi di codice per sviluppare algoritmi molto più complessi.

AlphaEvolve utilizza più LLM. Gemini Flash viene utilizzato per massimizzare la quantità di idee esplorate. Gemini Pro può quindi fornire suggerimenti più approfonditi. Insieme, questi modelli propongono programmi per computer che implementano soluzioni algoritmiche come codice.

AlphaEvolve utilizza metriche di valutazione automatizzate per verificare, eseguire e valutare i programmi proposti. Queste metriche forniscono una valutazione oggettiva e quantificabile dell’accuratezza e della qualità di ogni soluzione. Questo rende AlphaEvolve particolarmente utile in domini in cui il progresso può essere misurato in modo chiaro e sistematico, ad esempio in matematica e informatica.

Ottimizzazione dell’ecosistema informatico

Nell’ultimo anno, gli algoritmi scoperti da AlphaEvolve sono stati implementati in una varietà di sistemi presso Google. L’impatto di ciascuno di questi è moltiplicato attraverso l’infrastruttura di IA e di calcolo per costruire un ecosistema digitale più potente e sostenibile per tutti gli utenti.

In particolare, AlphaEvolve è stato utilizzato in:

Miglioramento della pianificazione dei data center

AlphaEvolve ha scoperto un’euristica per orchestrare i data center di Google in modo più efficiente. Questa soluzione è stata implementata da oltre un anno e aiuta a recuperare circa lo 0,7% delle risorse di calcolo globali di Google. Questo guadagno di efficienza consente di completare più attività all’interno della stessa impronta computazionale. La soluzione di AlphaEvolve porta a prestazioni migliori e offre vantaggi operativi grazie alla leggibilità del codice.

Assistenza nella progettazione hardware

AlphaEvolve ha ideato una riscrittura Verilog che ha rimosso bit in un circuito aritmetico per la moltiplicazione di matrici. La proposta doveva superare controlli avanzati per confermare che il circuito modificato mantenesse la correttezza funzionale. Questa proposta è stata integrata in una prossima Tensor Processing Unit, l’acceleratore AI personalizzato di Google. Suggerendo modifiche nel linguaggio standard dei progettisti di chip, AlphaEvolve garantisce che gli ingegneri AI e hardware possano collaborare per accelerare la progettazione di chip specializzati.

Miglioramento dell’addestramento e dell’inferenza dell’IA

AlphaEvolve è in grado di migliorare le prestazioni dell’IA e la velocità della ricerca. Ha accelerato un kernel nell’architettura di Gemini del 23%, il che ha portato a una riduzione del tempo di addestramento di Gemini di circa l’1%. Inoltre, AlphaEvolve riduce il tempo di ingegneria necessario per l’ottimizzazione del kernel, da settimane di sforzo esperto a giorni di esperimenti automatizzati, aiutando i ricercatori a innovare più velocemente.

Inoltre, AlphaEvolve può ottimizzare le istruzioni GPU di basso livello. AlphaEvolve ha ottenuto un’accelerazione fino a circa il 33% per l’implementazione del kernel FlashAttention nei modelli AI basati su Transformer. Ottimizzazioni come questa consentono agli esperti di trovare colli di bottiglia delle prestazioni e incorporare facilmente i miglioramenti nelle codebase esistenti.

Progresso nella matematica e nella scoperta di algoritmi

AlphaEvolve può anche proporre nuovi approcci a complessi problemi matematici. Dato uno scheletro di codice minimo per un programma per computer, AlphaEvolve ha progettato componenti di una procedura di ottimizzazione basata sul gradiente che ha scoperto algoritmi per la moltiplicazione di matrici.

La procedura di AlphaEvolve ha portato alla scoperta di un algoritmo per moltiplicare matrici a valori complessi 4x4 utilizzando 48 moltiplicazioni scalari, migliorando l’algoritmo di Strassen del 1969.

Per studiare l’ampiezza di AlphaEvolve, il sistema è stato applicato a oltre 50 problemi aperti in analisi matematica, geometria, combinatoria e teoria dei numeri. In circa il 75% dei casi, ha riscoperto soluzioni all’avanguardia.

Nel 20% dei casi, AlphaEvolve ha migliorato le soluzioni precedentemente note e ha fatto progredire il problema del numero di baci. Questa sfida geometrica riguarda il numero massimo di sfere non sovrapposte che toccano una sfera unitaria comune. AlphaEvolve ha scoperto una configurazione di 593 sfere esterne e ha stabilito un nuovo limite inferiore in 11 dimensioni.

Una nuova era della progettazione di algoritmi con AlphaEvolve

Lo sviluppo di AlphaEvolve segna un passo significativo avanti nella progettazione automatizzata di algoritmi, mostrando la progressione dalla scoperta di algoritmi specializzati per domini specifici all’affrontare sfide complesse del mondo reale. Sfruttando le capacità degli LLM e combinandole con la valutazione automatizzata e le tecniche di ottimizzazione evolutiva, AlphaEvolve apre opportunità di innovazione in diversi campi.

Le potenziali applicazioni di AlphaEvolve vanno ben oltre i suoi attuali casi d’uso, promettendo di avere un impatto su una vasta gamma di discipline, tra cui:

• Scienza dei materiali: AlphaEvolve potrebbe essere utilizzato per progettare nuovi materiali con proprietà avanzate, come una maggiore resistenza, conduttività e durata.
• Scoperta di farmaci: I candidati farmaceutici ottimizzati algoritmicamente potrebbero accelerare il processo di scoperta e portare a nuovi trattamenti per una varietà di malattie.
• Sostenibilità: AlphaEvolve può essere applicato per progettare processi e tecnologie più sostenibili, come l’ottimizzazione del consumo di energia e la riduzione dei rifiuti.
• Applicazioni tecnologiche e aziendali più ampie: Dall’ottimizzazione delle catene di approvvigionamento al miglioramento dei modelli finanziari, le potenziali applicazioni di AlphaEvolve sono vaste e varie.

Lo sviluppo di AlphaEvolve rappresenta un cambiamento di paradigma nel modo in cui vengono progettati gli algoritmi, offrendo un nuovo potente strumento per risolvere problemi complessi e guidare l’innovazione in una vasta gamma di settori. Mentre gli LLM continuano a evolversi e migliorare, le capacità di AlphaEvolve dovrebbero espandersi ulteriormente, aprendo la strada a progressi ancora maggiori negli anni a venire.

• Analisi e interpretazione dei dati: Nel regno degli affari, AlphaEvolve può essere sfruttato per analizzare vasti set di dati, scoprire modelli nascosti e generare informazioni fruibili. Automatizzando il processo di esplorazione e interpretazione dei dati, le aziende possono prendere decisioni più informate, migliorare la propria efficienza operativa e acquisire un vantaggio competitivo in un mondo sempre più guidato dai dati.
• Modellazione finanziaria e gestione del rischio: Il settore finanziario si affida fortemente a sofisticati algoritmi per attività quali l’ottimizzazione del portafoglio, la valutazione del rischio e il rilevamento delle frodi. AlphaEvolve può assistere nello sviluppo di modelli finanziari più accurati e robusti, consentendo agli istituti finanziari di gestire meglio il rischio, migliorare le proprie strategie di investimento e migliorare le proprie prestazioni complessive.
• Logistica e ottimizzazione della catena di approvvigionamento: Nell’economia globalizzata di oggi, le aziende devono affrontare la sfida di gestire complesse catene di approvvigionamento che si estendono su più paesi e coinvolgono numerosi stakeholder. AlphaEvolve può essere utilizzato per ottimizzare le operazioni logistiche, snellire i processi della catena di approvvigionamento e ridurre i costi complessivi. Identificando i colli di bottiglia, riducendo al minimo i ritardi nei trasporti e migliorando la gestione dell’inventario, le aziende possono creare catene di approvvigionamento più efficienti e reattive, in grado di soddisfare meglio le esigenze dei propri clienti.
• Assistenza sanitaria personalizzata: Analyzzando i dati dei pazienti, inclusa l’anamnesi, le informazioni genetiche e i fattori dello stile di vita, AlphaEvolve può aiutare a identificare le persone a rischio di sviluppare determinate malattie. Ciò consente agli operatori sanitari di intervenire precocemente, fornire piani di trattamento personalizzati e migliorare i risultati dei pazienti. Inoltre, AlphaEvolve può essere utilizzato anche per ottimizzare il dosaggio dei farmaci, prevedere le risposte al trattamento e identificare potenziali effetti avversi.
• Monitoraggio e conservazione dell’ambiente: Gli sforzi di monitoraggio e conservazione dell’ambiente si basano su algoritmi per analizzare i dati raccolti da satelliti, sensori e altre fonti. AlphaEvolve può contribuire allo sviluppo di algoritmi più sofisticati per il monitoraggio della qualità dell’aria e dell’acqua, il monitoraggio della deforestazione e la previsione degli impatti dei cambiamenti climatici. Queste informazioni in tempo reale possono essere utilizzate per prendere decisioni, gestire le risorse e sviluppare politiche di conservazione più efficaci.
• Istruzione e apprendimento personalizzato: Il settore dell’istruzione può trarre enormi vantaggi dall’applicazione di tecniche di personalizzazione guidate dall’intelligenza artificiale. AlphaEvolve può essere sfruttato per sviluppare piattaforme di apprendimento adattivo che soddisfano le esigenze e gli stili di apprendimento unici dei singoli studenti.
  Analyzzando i dati sulle prestazioni degli studenti, identificando le lacune di conoscenza e adattando di conseguenza i contenuti didattici, AlphaEvolve può aiutare a creare un’esperienza di apprendimento più coinvolgente ed efficace per tutti gli studenti. Inoltre, AlphaEvolve può essere utilizzato anche per automatizzare attività come la classificazione e il feedback, consentendo agli insegnanti di concentrarsi su un’istruzione pià individualizzata.

AlphaEvolve rappresenta un nuovo paradigma nella progettazione di algoritmi, offrendo un potente strumento per risolvere problemi complessi e guidare l’innovazione in una vasta gamma di settori.

Miglioramento della scoperta scientifica

Oltre alle sue applicazioni industriali, AlphaEvolve promette enormi progressi nella scoperta scientifica in aree come:

• Genomica: Analyzzando vaste quantità di dati genomici, AlphaEvolve può aiutare a identificare i geni associati a determinate malattie, prevedere gli effetti delle mutazioni genetiche e sviluppare terapie geniche personalizzate.
• Proteomica: La proteomica coinvolge lo studio della struttura e della funzione delle proteine, che sono gli elementi costitutivi delle cellule. AlphaEvolve può essere utilizzato per analizzare le interazioni proteiche, prevedere i modelli di ripiegamento proteico e progettare nuove proteine con le proprietà desiderate.
• Scoperta di materiali: AlphaEvolve può essere utilizzato per progettare nuovi materiali con proprietà avanzate e ottimizzare le condizioni sperimentali per la sintesi dei materiali.
• Modellazione climatica: AlphaEvolve può essere utilizzato per sviluppare modelli climatici più accurati ed efficienti che possano prevedere meglio gli effetti dei cambiamenti climatici.
• Esplorazione spaziale: Le ottimizzazioni algoritmiche possono essere particolarmente utili per l’esplorazione spaziale. Poiché ogni bit conta nello spazio, algoritmi di compressione più efficienti che riducono la quantità di dati che devono essere trasmessi migliorerebbero notevolmente le comunicazioni con le sonde che viaggiano nello spazio.

In sintesi, AlphaEvolve ha un’ampia applicazione nel mondo degli affari, della scienza e dell’ingegneria.