अल्फा इव्हॉल्व्ह: प्रगत अल्गोरिदमसाठी जेमिनीचा वापर

लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स (LLMs) नी कागदपत्रांचे सार देणे, कोड तयार करणे आणि नवीन कल्पनांवर विचार करणे यासारख्या कामांमध्ये उल्लेखनीय अनुकूलता दर्शविली आहे. आता, या क्षमता गणित आणि आधुनिक संगणनातील जटिल समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी विस्तारित केल्या जात आहेत.

अल्गोरिदम शोध आणि ऑप्टिमायझेशनच्या उद्देशाने LLMs द्वारे चालवलेले अल्फा इव्हॉल्व्ह (AlphaEvolve) सादर करत आहोत. अल्फा इव्हॉल्व्हमध्ये जेमिनी मॉडेल्सच्या मदतीने तयार केलेले क्रिएटिव्ह्ह समस्या- निराकरण, प्रस्तावित सोल्यूशन्सची पडताळणी करणारे स्वयंचलित मूल्यमापन यांचा समावेश आहे. त्यानंतर सर्वात आशादायक बाबी सुधारण्यासाठी उत्क्रांतीवादी फ्रेमवर्कचा वापर करते.

अल्फा इव्हॉल्व्हने गुगलचे डेटा सेंटर्स, चिप डिझाइन आणि एआय ट्रेनिंग सुधारले आहे, ज्यात त्यातील मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्सच्या प्रशिक्षणाचा समावेश आहे. याने जलद मॅट्रिक्स गुणाकार अल्गोरिदम डिझाइन करण्यात आणि गणितीय समस्यांसाठी नवीन उपाय शोधण्यात मदत केली आहे, जे अनेक क्षेत्रांमध्ये उपयोजनाची क्षमता दर्शवते.

उत्तम अल्गोरिदम डिझाइनसाठी LLMs चा उपयोग

२०२३ मध्ये केलेल्या संशोधनात असे दिसून आले की LLMs कॉम्प्युटर कोड तयार करण्यास सक्षम आहेत, जो वैज्ञानिक समस्यांसाठी नवीन पुरावे शोधू शकतो. अल्फा इव्हॉल्व्ह याचा विस्तार करते आणि संपूर्ण कोडबेस विकसित करण्यास सक्षम आहे, ज्यामुळे अधिक जटिल अल्गोरिदम विकसित होतात.

अल्फा इव्हॉल्व्ह अनेक LLMs वापरते. Gemini Flash चा वापर जास्तीत जास्त कल्पना शोधण्यासाठी केला जातो. Gemini Pro नंतर अधिक अंतर्दृष्टीपूर्ण सूचना देऊ शकते. एकत्रितपणे, हे मॉडेल कॉम्प्युटर प्रोग्राम्स प्रस्तावित करतात, जे अल्गोरिदम सोल्यूशन्स कोड म्हणून अंमलात आणतात.

अल्फा इव्हॉल्व्ह प्रस्तावित प्रोग्राम्सची पडताळणी, रन आणि स्कोअर करण्यासाठी स्वयंचलित मूल्यमापन मेट्रिक्स (automated evaluation metrics) वापरते. हे मेट्रिक्स प्रत्येक सोल्यूशनच्या अचूकतेचे आणि गुणवत्तेचे वस्तुनिष्ठ, परिमाण करण्यायोग्य मूल्यांकन प्रदान करतात. यामुळे अल्फा इव्हॉल्व्ह विशेषतः अशा क्षेत्रांमध्ये उपयुक्त आहे, जिथे प्रगती स्पष्टपणे आणि पद्धतशीरपणे मोजली जाऊ शकते, उदाहरणार्थ गणित आणि संगणनामध्ये.

संगणकीय इकोसिस्टमचे ऑप्टिमायझेशन

गेल्या वर्षभरात, अल्फा इव्हॉल्व्हद्वारे शोधलेले अल्गोरिदम गुगलमधील विविध सिस्टीममध्ये तैनात केले गेले आहेत. यापैकी प्रत्येकाचा प्रभाव एआय आणि संगणकीय पायाभूत सुविधांमध्ये अनेक पटीने वाढविला जातो, ज्यामुळे सर्व वापरकर्त्यांसाठी अधिक शक्तिशाली आणि टिकाऊ डिजिटल इकोसिस्टम तयार होते.

विशेषतः, अल्फा इव्हॉल्व्हचा वापर खालील कामांमध्ये केला गेला आहे:

डेटा सेंटर शेड्युलिंग सुधारणे

अल्फा इव्हॉल्व्हने गुगलच्या डेटा सेंटर्सला अधिक कार्यक्षमतेने आयोजित करण्यासाठी एक स्वयंचलित प्रणाली शोधली. हे सोल्यूशन एका वर्षापेक्षा अधिक काळापासून वापरले जात आहे आणि गुगलच्या जगभरातील संगणकीय संसाधनांपैकी सुमारे ०.७% परत मिळविण्यात मदत करते. या कार्यक्षमतेमुळे समान संगणकीय footprint मध्ये अधिक कार्ये पूर्ण करता येतात. अल्फा इव्हॉल्व्हचे सोल्यूशन उत्तम कार्यप्रदर्शन देते आणि कोडच्या वाचनीयतेमुळे कार्यात्मक फायदे प्रदान करते.

हार्डवेअर डिझाइनमध्ये मदत करणे

अल्फा इव्हॉल्व्हने Verilog rewrite तयार केले, ज्याने मॅट्रिक्स गुणाकारासाठी अंकगणित सर्किटमधील बिट्स काढले. सुधारित सर्किटने कार्यात्मक अचूकता राखली आहे याची पुष्टी करण्यासाठी प्रगत तपासणी पास करणे आवश्यक होते. हे प्रपोजल Tensor Processing Unit मध्ये समाकलित केले गेले, जे गुगलचे सानुकूल एआय एक्सीलरेटर आहे. चिप डिझाइनर्सच्या स्टँडर्ड भाषेत बदल सुचवून, अल्फा इव्हॉल्व्ह हे सुनिश्चित करते की एआय आणि हार्डवेअर अभियंते विशेष चिप्सच्या डिझाइनला गती देण्यासाठी सहयोग करू शकतात.

एआय प्रशिक्षण आणि निष्कर्ष वाढवणे

अल्फा इव्हॉल्व्ह एआय कार्यप्रदर्शन आणि संशोधन वेग सुधारण्यास सक्षम आहे. याने जेमिनीच्या आर्किटेक्चरमधील कर्नल २३% ने वेगवान केले, ज्यामुळे जेमिनीच्या प्रशिक्षणाचा वेळ सुमारे १% ने कमी झाला. तसेच, अल्फा इव्हॉल्व्ह कर्नल ऑप्टिमायझेशनसाठी लागणारा अभियांत्रिकी वेळ कमी करते, तज्ञांच्या प्रयत्नाचे आठवडे आता स्वयंचलित प्रयोगांच्या दिवसांमध्ये रूपांतरित झाले आहेत, ज्यामुळे संशोधकांना अधिक जलद नवीन गोष्टी शोधण्यास मदत होते.

पुढे, अल्फा इव्हॉल्व्ह लो लेवल जीपीयू सूचना ऑप्टिमाइझ करू शकते. अल्फा इव्हॉल्व्हने ट्रान्सफॉर्मर-आधारित एआय मॉडेल्समध्ये FlashAttention कर्नल अंमलबजावणीसाठी सुमारे ३३% पर्यंत गती वाढवली. अशा ऑप्टिमायझेशनमुळे तज्ञांना कार्यक्षमतेतील अडथळे शोधता येतात आणि विद्यमान कोडबेसमध्ये सुधारणा सहजपणे समाविष्ट करता येतात.

गणित आणि अल्गोरिदम शोधात प्रगती

जटिल गणितीय समस्यांसाठी अल्फा इव्हॉल्व्ह नवीन दृष्टीकोन प्रस्तावित करू शकते. कॉम्प्युटर प्रोग्रामसाठी किमान कोड स्केलेटन (code skeleton) दिल्यास, अल्फा इव्हॉल्व्हने ग्रेडियंट-आधारित ऑप्टिमायझेशन प्रक्रियेचे घटक डिझाइन केले, ज्याने मॅट्रिक्स गुणाकारासाठी अल्गोरिदम शोधले.

अल्फा इव्हॉल्व्हच्या प्रक्रियेमुळे ४x४ कॉम्प्लेक्स-व्हॅल्यूड मॅट्रिक्सला ४८ स्केलर गुणाकार वापरून गुणाकार करण्यासाठी अल्गोरिदम शोधला गेला, ज्यामुळे १९६९ च्या Strassen च्या अल्गोरिदममध्ये सुधारणा झाली.

अल्फा इव्हॉल्व्हची व्याप्ती तपासण्यासाठी, ही प्रणाली गणितीय विश्लेषण, भूमिती, कॉम्बिनेटरिक्स आणि संख्या सिद्धांत यांमधील ५० हून अधिक खुल्या समस्यांवर लागू करण्यात आली. सुमारे ७५% प्रकरणांमध्ये, याने अत्याधुनिक सोल्यूशन्स पुन्हा शोधले.

२०% प्रकरणांमध्ये, अल्फा इव्हॉल्व्हने पूर्वीच्या सर्वोत्तम ज्ञात सोल्यूशन्समध्ये सुधारणा केली आणि किसिंग नंबर (kissing number) समस्येचे निराकरण केले. हे भौमितिक आव्हान एका सामान्य युनिट स्फेअरला स्पर्श करणाऱ्या नॉन-ओव्हरलॅपिंग स्फेअर्सच्या जास्तीत जास्त संख्येसंबंधी आहे. अल्फा इव्हॉल्व्हने ५९३ बाह्य स्फेअर्सची कॉन्फिगरेशन (configuration) शोधली आणि ११ dimensions मध्ये एक नवीन लोअर बाउंड (lower bound) स्थापित केले.

अल्फा इव्हॉल्व्हसह अल्गोरिदम डिझाइनचे एक नवीन युग

अल्फा इव्हॉल्व्हचा विकास स्वयंचलित अल्गोरिदम डिझाइनमधील एक महत्त्वपूर्ण पाऊल आहे, जे विशिष्ट डोमेनसाठी विशेष अल्गोरिदम शोधण्यापासून ते जटिल, वास्तविक जगातील आव्हानांना तोंड देण्यापर्यंत प्रगती दर्शवते. LLMs च्या क्षमतेचा उपयोग करून आणि स्वयंचलित मूल्यांकन आणि उत्क्रांतीवादी ऑप्टिमायझेशन तंत्रांचा वापर करून, अल्फा इव्हॉल्व्ह विविध क्षेत्रांमध्ये नविनतेच्या संधी उघड करते.

अल्फा इव्हॉल्व्हच्या संभाव्य ॲप्लिकेशन्स त्याच्या सध्याच्या वापराच्या पलीकडे विस्तारलेले आहेत, जे अनेक क्षेत्रांवर परिणाम करण्याचे आश्वासन देतात, ज्यात खालील क्षेत्रांचा समावेश आहे:

• Material Science: अल्फा इव्हॉल्व्हचा उपयोग वर्धित गुणधर्म असलेल्या नवीन सामग्री डिझाइन करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, जसे की सुधारित ताकद, चालकता आणि टिकाऊपणा.
• Drug Discovery: अल्गोरिदमने ऑप्टिमाइझ केलेले ड्रग उमेदवार शोध प्रक्रियेला गती देऊ शकतात आणि विविध रोगांवर नवीन उपचार शोधू शकतात.
• Sustainability: अल्फा इव्हॉल्व्हचा उपयोग अधिक टिकाऊ प्रक्रिया आणि तंत्रज्ञान डिझाइन करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, जसे की ऊर्जा वापर ऑप्टिमाइझ करणे आणि कचरा कमी करणे.
• Wider Technological and Business Applications: पुरवठा साखळी ऑप्टिमाइझ करण्यापासून ते आर्थिक मॉडेल सुधारण्यापर्यंत, अल्फा इव्हॉल्व्हच्या संभाव्य ॲप्लिकेशन्स विस्तृत आणि विविध आहेत.

अल्फा इव्हॉल्व्हचा विकास अल्गोरिदम डिझाइन करण्याच्या पद्धतीमध्ये एक आदर्श बदल दर्शवितो, जो जटिल समस्या सोडवण्यासाठी आणि विस्तृत उद्योगांमध्ये नविनता आणण्यासाठी एक शक्तिशाली नवीन साधन आहे. जसजसे LLMs विकसित आणि सुधारत राहतील, तसतसे अल्फा इव्हॉल्व्हच्या क्षमतांमध्ये आणखी वाढ होण्याची अपेक्षा आहे, ज्यामुळे आगामी वर्षांमध्ये आणखी मोठ्या प्रगतीचा मार्ग मोकळा होईल.

• Data Analysis and Interpretation: व्यवसायाच्या क्षेत्रात, अल्फा इव्हॉल्व्हचा उपयोग मोठ्या डेटासेट्सचे विश्लेषण करण्यासाठी, लपलेले नमुने उघड करण्यासाठी आणि कृती करण्यायोग्य अंतर्दृष्टी निर्माण करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. डेटा एक्सप्लोरेशन आणि इंटरप्रिटेशनची प्रक्रिया स्वयंचलित करून, व्यवसाय अधिक माहितीपूर्ण निर्णय घेऊ शकतात, त्यांची कार्यात्मक कार्यक्षमता सुधारू शकतात आणि वाढत्या डेटा-चालित जगात स्पर्धात्मक धार मिळवू शकतात.
• Financial Modeling and Risk Management: आर्थिक उद्योग पोर्टफोलिओ ऑप्टिमायझेशन, जोखीम मूल्यांकन आणि फसवणूक शोधणे यासारख्या कामांसाठी अत्याधुनिक अल्गोरिदमवर मोठ्या प्रमाणावर अवलंबून असतो. अल्फा इव्हॉल्व्ह अधिक अचूक आणि मजबूत आर्थिक मॉडेल विकसित करण्यात मदत करू शकते, ज्यामुळे वित्तीय संस्थांना जोखीम अधिक चांगल्या प्रकारे व्यवस्थापित करण्यास, त्यांच्या गुंतवणुकीच्या धोरणांमध्ये सुधारणा करण्यास आणि त्यांचे एकूण कार्यप्रदर्शन वाढविण्यात मदत होते.
• Logistics and Supply Chain Optimization: आजच्या जागतिकीकृत अर्थव्यवस्थेत, व्यवसायांना अनेक देशांमध्ये पसरलेल्या आणि असंख्य भागधारकांचा समावेश असलेल्या जटिल पुरवठा साखळ्या व्यवस्थापित करण्याचे आव्हान आहे. अल्फा इव्हॉल्व्हचा उपयोग लॉजिस्टिक्स ऑपरेशन्स ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी, पुरवठा साखळी प्रक्रिया सुव्यवस्थित करण्यासाठी आणि एकूण खर्च कमी करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. अडथळे ओळखून, वाहतूक विलंब कमी करून आणि इन्व्हेंटरी व्यवस्थापनात सुधारणा करून, व्यवसाय अधिक कार्यक्षम आणि प्रतिसाद देणाऱ्या पुरवठा साखळ्या तयार करू शकतात, जे त्यांच्या ग्राहकांच्या मागण्या पूर्ण करण्यास अधिक सक्षम आहेत.
• Personalized Healthcare: वैद्यकीय इतिहास, आनुवंशिक माहिती आणि जीवनशैली घटकांसारख्या रुग्णांच्या डेटाचे विश्लेषण करून, अल्फा इव्हॉल्व्ह विशिष्ट रोग विकसित होण्याचा धोका असलेल्या व्यक्तींना ओळखण्यास मदत करू शकते. यामुळे आरोग्य सेवा प्रदात्यांना लवकर हस्तक्षेप करण्यास, वैयक्तिक उपचार योजना प्रदान करण्यास आणि रुग्णांच्या परिणामांमध्ये सुधारणा करण्यास मदत होते. याव्यतिरिक्त, अल्फा इव्हॉल्व्हचा उपयोग औषधांचे डोस ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी, उपचारांच्या प्रतिसादांचा अंदाज लावण्यासाठी आणि संभाव्य प्रतिकूल परिणाम ओळखण्यासाठी देखील केला जाऊ शकतो.
• Environmental Monitoring and Conservation: पर्यावरण निरीक्षण आणि संवर्धन प्रयत्नांसाठी उपग्रह, सेन्सर्स आणि इतर स्त्रोतांकडून गोळा केलेल्या डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी अल्गोरिदमवर अवलंबून राहावे लागते. अल्फा इव्हॉल्व्ह हवा आणि पाण्याची गुणवत्ता तपासणे, जंगलतोड मागोवा घेणे आणि हवामानातील बदलांच्या परिणामांचा अंदाज लावण्यासाठी अधिक अत्याधुनिक अल्गोरिदम विकसित करण्यात योगदान देऊ शकते. या रिअल-टाइम माहितीचा उपयोग निर्णय घेण्यासाठी, संसाधने व्यवस्थापित करण्यासाठी आणि अधिक प्रभावी संवर्धन धोरणे विकसित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
• Education and Personalized Learning: शिक्षण क्षेत्रात एआय-चालित वैयक्तिकरण (AI-driven personalization) तंत्रांच्या ॲप्लिकेशनमुळे मोठा फायदा होऊ शकतो. अल्फा इव्हॉल्व्हचा उपयोग शिकाऊ प्लॅटफॉर्म (learning platforms) विकसित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, जे वैयक्तिक विद्यार्थ्यांच्या अद्वितीय गरजा आणि शिकण्याच्या शैली पूर्ण करतात. विद्यार्थ्यांच्या कार्यप्रदर्शन डेटाचे विश्लेषण करून, ज्ञानातील त्रुटी शोधून आणि त्यानुसार शिकण्याचे साहित्य तयार करून, अल्फा इव्हॉल्व्ह सर्व विद्यार्थ्यांसाठी अधिक आकर्षक आणि प्रभावी शिक्षण अनुभव तयार करण्यात मदत करू शकते. याव्यतिरिक्त, अल्फा इव्हॉल्व्हचा उपयोग ग्रेडिंग आणि फीडबॅक (feedback) सारखी कार्ये स्वयंचलित करण्यासाठी देखील केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे शिक्षकांना अधिक वैयक्तिक निर्देशांवर लक्ष केंद्रित करण्यास मदत होते.

अल्फा इव्हॉल्व्ह अल्गोरिदम डिझाइनमध्ये एक नवीन आदर्श दर्शवते, जे जटिल समस्या सोडवण्यासाठी आणि विस्तृत उद्योगांमध्ये नविनता आणण्यासाठी एक शक्तिशाली साधन आहे.

वैज्ञानिक शोधात वाढ

औद्योगिक ॲप्लिकेशन्स व्यतिरिक्त, अल्फा इव्हॉल्व्ह वैज्ञानिक शोधात प्रगती करण्यासाठी प्रचंड Promise देतो, जसे की:

• Genomics: जीनोमिक (genomic) डेटाच्या मोठ्या प्रमाणात विश्लेषण करून, अल्फा इव्हॉल्व्ह विशिष्ट रोगांशी संबंधित जीन्स (genes) ओळखण्यास, आनुवंशिक बदलांच्या परिणामांचा अंदाज लावण्यास आणि वैयक्तिक जीन थेरपी (gene therapies) विकसित करण्यास मदत करू शकते.
• Proteomics: प्रोटीओमिक्समध्ये प्रोटिनची (proteins) रचना आणि कार्याचा अभ्यास असतो, जे पेशींचे बिल्डिंग ब्लॉक्स (building blocks) आहेत. अल्फा इव्हॉल्व्हचा उपयोग प्रोटीन (protein) इंटरॲक्शनचे विश्लेषण करण्यासाठी, प्रोटीन (protein) फोल्डिंग पॅटर्नचा अंदाज लावण्यासाठी आणि इच्छित गुणधर्म असलेले नवीन प्रोटीन (protein) डिझाइन करण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
• Materials Discovery: अल्फा इव्हॉल्व्हचा उपयोग वर्धित गुणधर्म असलेल्या नवीन सामग्री (materials) डिझाइन करण्यासाठी आणि सामग्री (materials) संश्लेषणासाठी प्रायोगिक परिस्थिती ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
• Climate Modeling: अल्फा इव्हॉल्व्हचा उपयोग अधिक अचूक आणि कार्यक्षम हवामान मॉडेल (climate models) विकसित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, जे हवामानातील बदलांच्या परिणामांचा अधिक चांगल्या प्रकारे अंदाज लावू शकतात.
• Space Exploration: स्पेस एक्सप्लोरेशनसाठी (space exploration) अल्गोरिदमिक ऑप्टिमायझेशन (algorithmic optimization) विशेषतः उपयुक्त ठरू शकते. कारण अवकाशात प्रत्येक बिट महत्त्वाचा असतो, डेटाचे प्रमाण कमी करणारे अधिक कार्यक्षम कॉम्प्रेशन अल्गोरिदम (compression algorithms), ज्याला प्रसारित करण्याची आवश्यकता असते, ते अवकाशातून प्रवास करणाऱ्या प्रोबशी (probes) संवाद मोठ्या प्रमाणात सुधारतील.

एकंदरीत, अल्फा इव्हॉल्व्हचा व्यवसाय, विज्ञान आणि अभियांत्रिकीमध्ये विस्तृत उपयोग आहे.