AlphaEvolve: Gemini voor Geavanceerde Algoritmen

Large language models (LLM’s) hebben een opmerkelijke aanpasbaarheid getoond, uitblinkend in taken variërend van het samenvatten van documenten en het genereren van code tot het brainstormen over innovatieve concepten. Nu worden deze mogelijkheden uitgebreid om complexe problemen in de wiskunde en moderne informatica aan te pakken.

Introductie van AlphaEvolve, een evolutionaire coding agent aangedreven door LLM’s, ontworpen voor het doel van algoritme-ontdekking en -optimalisatie. AlphaEvolve combineert de creatieve probleemoplossing waar onze Gemini-modellen toe in staat zijn, met geautomatiseerde evaluatoren die de deugdelijkheid van voorgestelde oplossingen verifiëren. Het gebruikt vervolgens een evolutionair framework om de meest veelbelovende aspecten te verbeteren.

AlphaEvolve heeft al de datacenters, het chipontwerp en de AI-training van Google verbeterd, inclusief de training van de large language models die eraan ten grondslag liggen. Het heeft ook geholpen bij het ontwerpen van snellere matrixvermenigvuldigingsalgoritmen en het ontdekken van nieuwe oplossingen voor wiskundige problemen, waarmee het potentieel voor toepassing op meerdere gebieden wordt getoond.

LLM’s gebruiken voor beter algoritme-ontwerp

In 2023 werd onderzoek gedaan waaruit bleek dat LLM’s computercode kunnen genereren die vervolgens nieuwe bewijzen voor wetenschappelijke problemen kan ontdekken. AlphaEvolve bouwt hierop voort en is in staat om hele codebases te evolueren om veel complexere algoritmen te ontwikkelen.

AlphaEvolve gebruikt meerdere LLM’s. Gemini Flash wordt gebruikt om de hoeveelheid verkende ideeën te maximaliseren. Gemini Pro kan vervolgens meer inzichtelijke suggesties geven. Samen stellen deze modellen computerprogramma’s voor die algoritmische oplossingen implementeren als code.

AlphaEvolve gebruikt geautomatiseerde evaluatiemetrics om de voorgestelde programma’s te verifiëren, uit te voeren en te scoren. Deze metrics bieden een objectieve, kwantificeerbare beoordeling van de nauwkeurigheid en kwaliteit van elke oplossing. Dit maakt AlphaEvolve bijzonder nuttig in domeinen waar vooruitgang duidelijk en systematisch kan worden gemeten, bijvoorbeeld in de wiskunde en informatica.

Het Computing Ecosystem Optimaliseren

Het afgelopen jaar zijn algoritmen die door AlphaEvolve zijn ontdekt, ingezet in verschillende systemen bij Google. De impact van elk van deze wordt vermenigvuldigd in de AI- en computing-infrastructuur om een krachtiger en duurzamer digitaal ecosysteem voor alle gebruikers te bouwen.

Concreet is AlphaEvolve gebruikt in:

Datacenterplanning verbeteren

AlphaEvolve ontdekte een heuristiek om de datacenters van Google efficiënter te orkestreren. Deze oplossing is al meer dan een jaar ingezet en helpt om ongeveer 0,7% van de wereldwijde computerbronnen van Google terug te winnen. Deze efficiëntiewinst zorgt ervoor dat meer taken kunnen worden voltooid binnen dezelfde computationele footprint. De oplossing van AlphaEvolve leidt tot betere prestaties en biedt operationele voordelen vanwege de leesbaarheid van de code.

Assisteren bij hardware-ontwerp

AlphaEvolve kwam met een Verilog-herschrijving die bits verwijderde in een rekenkundig circuit voor matrixvermenigvuldiging. Het voorstel moest geavanceerde controles doorstaan om te bevestigen dat het gewijzigde circuit functionele correctheid behield. Dit voorstel werd geïntegreerd in een aankomende Tensor Processing Unit, de aangepaste AI-versneller van Google. Door wijzigingen voor te stellen in de standaardtaal van chipontwerpers, zorgt AlphaEvolve ervoor dat AI- en hardware-engineers kunnen samenwerken om het ontwerp van gespecialiseerde chips te versnellen.

AI-training en -inferentie verbeteren

AlphaEvolve is in staat om de AI-prestaties en de onderzoekssnelheid te verbeteren. Het versnelde een kernel in de architectuur van Gemini met 23%, wat leidde tot een vermindering van de trainingstijd van Gemini van ongeveer 1%. AlphaEvolve vermindert ook de engineeringtijd die nodig is voor kerneloptimalisatie, van weken van expertinspanning tot dagen van geautomatiseerde experimenten, waardoor onderzoekers sneller kunnen innoveren.

Verder kan AlphaEvolve low level GPU instructies optimaliseren. AlphaEvolve behaalde een versnelling van tot ongeveer 33% voor de FlashAttention kernel implementatie in Transformer-gebaseerde AI modellen. Optimalisaties zoals deze stellen experts in staat om prestatieknelpunten te vinden en eenvoudig verbeteringen in bestaande codebases op te nemen.

Wiskunde en algoritme-ontdekking bevorderen

AlphaEvolve kan ook nieuwe benaderingen voorstellen voor complexe wiskundige problemen. Gegeven een minimaal codeskelet voor een computerprogramma, ontwierp AlphaEvolve componenten van een gradient-gebaseerde optimalisatieprocedure die algoritmen ontdekte voor matrixvermenigvuldiging.

De procedure van AlphaEvolve leidde tot het vinden van een algoritme om 4x4 complex-waarde matrices te vermenigvuldigen met behulp van 48 scalaire vermenigvuldigingen, waarmee het algoritme van Strassen uit 1969 werd verbeterd.

Om de breedte van AlphaEvolve te onderzoeken, werd het systeem toegepast op meer dan 50 open problemen in wiskundige analyse, meetkunde, combinatoriek en getaltheorie. In ongeveer 75% van de gevallen herontdekte het state-of-the-art oplossingen.

In 20% van de gevallen verbeterde AlphaEvolve de voorheen best bekende oplossingen en bevorderde het het kissing number probleem. Deze geometrische uitdaging betreft het maximale aantal niet-overlappende sferen dat een gemeenschappelijke eenheidssfeer raakt. AlphaEvolve ontdekte een configuratie van 593 buitensferen en legde een nieuwe ondergrens vast in 11 dimensies.

Een nieuw tijdperk van algoritme-ontwerp met AlphaEvolve

De ontwikkeling van AlphaEvolve markeert een belangrijke stap voorwaarts in geautomatiseerd algoritme-ontwerp, en toont de progressie aan van het ontdekken van gespecialiseerde algoritmen voor specifieke domeinen naar het aanpakken van complexe, real-world uitdagingen. Door gebruik te maken van de mogelijkheden van LLM’s en deze te combineren met geautomatiseerde evaluatie- en evolutionaire optimalisatietechnieken, opent AlphaEvolve mogelijkheden voor innovatie in diverse vakgebieden.

De potentiële toepassingen van AlphaEvolve reiken veel verder dan de huidige use cases, en beloven een impact te hebben op een breed scala aan disciplines, waaronder:

• Materiaalkunde: AlphaEvolve zou kunnen worden gebruikt om nieuwe materialen te ontwerpen met verbeterde eigenschappen, zoals verbeterde sterkte, geleidbaarheid en duurzaamheid.
• Medicijnontwikkeling: Algoritmisch geoptimaliseerde kandidaat-geneesmiddelen zouden het ontdekkingsproces kunnen versnellen en leiden tot nieuwe behandelingen voor een verscheidenheid aan ziekten.
• Duurzaamheid: AlphaEvolve kan worden toegepast om duurzamere processen en technologieën te ontwerpen, zoals het optimaliseren van het energieverbruik en het verminderen van afval.
• Breadere technologische en zakelijke toepassingen: Van het optimaliseren van supply chains tot het verbeteren van financiële modellen, de potentiële toepassingen van AlphaEvolve zijn enorm en gevarieerd.

De ontwikkeling van AlphaEvolve vertegenwoordigt een paradigmaverschuiving in de manier waarop algoritmen worden ontworpen, en biedt een krachtige nieuwe tool voor het oplossen van complexe problemen en het stimuleren van innovatie in een breed scala aan industrieën. Naarmate LLM’s zich blijven ontwikkelen en verbeteren, wordt verwacht dat de mogelijkheden van AlphaEvolve nog verder zullen uitbreiden, waardoor de weg wordt vrijgemaakt voor nog grotere vooruitgang in de komende jaren.

• Data-analyse en -interpretatie: In het bedrijfsleven kan AlphaEvolve worden ingezet om enorme datasets te analyseren, verborgen patronen te ontdekken en bruikbare inzichten te genereren. Door het proces van data-exploratie en -interpretatie te automatiseren, kunnen bedrijven beter geïnformeerde beslissingen nemen, hun operationele efficiëntie verbeteren en een concurrentievoordeel behalen in een steeds meer datagedreven wereld.
• Financiële modellering en risicomanagement: De financiële sector vertrouwt sterk op geavanceerde algoritmen voor taken als portfolio-optimalisatie, risicobeoordeling en fraudedetectie. AlphaEvolve kan helpen bij de ontwikkeling van nauwkeurigere en robuustere financiële modellen, waardoor financiële instellingen risico’s beter kunnen beheren, hun beleggingsstrategieën kunnen verbeteren en hun algehele prestaties kunnen verbeteren.
• Logistiek en supply chain optimalisatie: In de huidige geglobaliseerde economie worden bedrijven geconfronteerd met de uitdaging van het beheren van complexe supply chains die meerdere landen omspannen en talrijke stakeholders omvatten. AlphaEvolve kan worden gebruikt om logistieke operaties te optimaliseren, supply chain processen te stroomlijnen en de totale kosten te verlagen. Door knelpunten te identificeren, transportvertragingen te minimaliseren en het voorraadbeheer te verbeteren, kunnen bedrijven efficiëntere en responsievere supply chains creëren die beter in staat zijn om aan de eisen van hun klanten te voldoen.
• Gepersonaliseerde gezondheidszorg: Door patiëntgegevens te analyseren, waaronder medische geschiedenis, genetische informatie en leefstijlfactoren, kan AlphaEvolve helpen bij het identificeren van individuen die risico lopen op het ontwikkelen van bepaalde ziekten. Hierdoor kunnen zorgverleners vroegtijdig ingrijpen, gepersonaliseerde behandelplannen aanbieden en de resultaten voor patiënten verbeteren. Daarnaast kan AlphaEvolve ook worden gebruikt om medicijndoseringen te optimaliseren, behandelingsreacties te voorspellen en mogelijke nadelige effecten te identificeren.
• Milieumonitoring en -behoud: Milieumonitoring en -behoud zijn afhankelijk van algoritmen om gegevens te analyseren die zijn verzameld van satellieten, sensoren en andere bronnen. AlphaEvolve kan bijdragen aan het ontwikkelen van meer geavanceerde algoritmen voor het monitoren van de lucht- en waterkwaliteit, het volgen van ontbossing en het voorspellen van de impact van klimaatverandering. Deze realtime informatie kan worden gebruikt om beslissingen te nemen, middelen te beheren en effectievere conserveringsbeleidslijnen te ontwikkelen.
• Onderwijs en gepersonaliseerd leren: De onderwijssector kan enorm profiteren van de toepassing van AI-gestuurde personalisatietechnieken. AlphaEvolve kan worden gebruikt om adaptieve leerplatforms te ontwikkelen die inspelen op de unieke behoeften en leerstijlen van individuele studenten.
  Door de prestatiegegevens van studenten te analyseren, kennislacunes te identificeren en de leerinhoud dienovereenkomstig aan te passen, kan AlphaEvolve helpen bij het creëren van een aantrekkelijkere en effectievere leerervaring voor alle studenten. Verder kan AlphaEvolve ook worden gebruikt om taken zoals beoordeling en feedback te automatiseren, waardoor docenten zich kunnen concentreren op meer geïndividualiseerde instructie.

AlphaEvolve vertegenwoordigt een nieuw paradigma in algoritme-ontwerp en biedt een krachtige tool voor het oplossen van complexe problemen en het stimuleren van innovatie in een breed scala aan industrieën.

Wetenschappelijke ontdekking bevorderen

Naast de industriële toepassingen biedt AlphaEvolve enorm veelbelovend voor het bevorderen van wetenschappelijke ontdekking op gebieden als:

• Genomica: Door enorme hoeveelheden genomische data te analyseren, kan AlphaEvolve helpen bij het identificeren van genen die geassocieerd zijn met bepaalde ziekten, het voorspellen van de effecten van genetische mutaties en het ontwikkelen van gepersonaliseerde gentherapieën.
• Proteomics: Proteomics omvat de studie van de structuur en functie van eiwitten, de bouwstenen van cellen. AlphaEvolve kan worden gebruikt om eiwitinteracties te analyseren, eiwitvouwpatronen te voorspellen en nieuwe eiwitten met gewenste eigenschappen te ontwerpen.
• Materiaalontdekking: AlphaEvolve kan worden gebruikt om nieuwe materialen met verbeterde eigenschappen te ontwerpen en experimentele omstandigheden voor materiaalsynthese te optimaliseren.
• Klimaatmodellering: AlphaEvolve kan worden gebruikt om nauwkeurigere en efficiëntere klimaatmodellen te ontwikkelen die de effecten van klimaatverandering beter kunnen voorspellen.
• Ruimteverkenning: Algoritmische optimalisaties kunnen bijzonder nuttig zijn voor ruimteverkenning. Omdat elke bit telt in de ruimte, zouden efficiëntere compressie-algoritmen die de hoeveelheid data verminderen die moet worden verzonden de communicatie met sondes die door de ruimte reizen aanzienlijk verbeteren.

Samenvattend heeft AlphaEvolve een brede toepassing in het bedrijfsleven, de wetenschap en de engineering.