Modelos de linguagem grandes (LLMs) demonstraram uma adaptabilidade notável, destacando-se em tarefas que variam desde resumir documentos e gerar código até debater conceitos inovadores. Agora, essas capacidades estão sendo estendidas para abordar problemas complexos em matemática e computação moderna.
Apresentando o AlphaEvolve, um agente de codificação evolutivo impulsionado por LLMs, projetado para o propósito de descoberta e otimização de algoritmos. O AlphaEvolve combina a solução criativa de problemas que nossos modelos Gemini são capazes de fazer, com avaliadores automatizados que verificam a solidez das soluções propostas. Ele então usa uma estrutura evolutiva para melhorar os aspectos mais promissores.
O AlphaEvolve já melhorou os data centers, o design de chips e o treinamento de IA do Google, incluindo o treinamento dos grandes modelos de linguagem que o sustentam. Ele também ajudou a projetar algoritmos de multiplicação de matrizes mais rápidos e a descobrir novas soluções para problemas matemáticos, mostrando um potencial para aplicação em várias áreas.
Aproveitando LLMs para um Melhor Design de Algoritmos
Em 2023, foi realizada uma pesquisa que mostrou que os LLMs são capazes de gerar um código de computador que pode então descobrir novas provas para problemas científicos. O AlphaEvolve expande isso e é capaz de evoluir bases de código inteiras para desenvolver algoritmos muito mais complexos.
O AlphaEvolve usa vários LLMs. O Gemini Flash é usado para maximizar a quantidade de ideias exploradas. O Gemini Pro pode então fornecer sugestões mais perspicazes. Juntos, esses modelos propõem programas de computador que implementam soluções algorítmicas como código.
O AlphaEvolve usa métricas de avaliação automatizadas para verificar, executar e pontuar os programas propostos. Essas métricas fornecem uma avaliação objetiva e quantificável da precisão e qualidade de cada solução. Isso torna o AlphaEvolve particularmente útil em domínios onde o progresso pode ser claramente e sistematicamente medido, por exemplo, em matemática e computação.
Otimizando o Ecossistema de Computação
No ano passado, algoritmos descobertos pelo AlphaEvolve foram implantados em uma variedade de sistemas no Google. O impacto de cada um deles é multiplicado em toda a infraestrutura de IA e computação para construir um ecossistema digital mais poderoso e sustentável para todos os usuários.
Especificamente, o AlphaEvolve foi usado em:
Melhorando o Agendamento do Data Center
O AlphaEvolve descobriu uma heurística para orquestrar os data centers do Google de forma mais eficiente. Esta solução foi implantada há mais de um ano e ajuda a recuperar cerca de 0,7% dos recursos de computação mundiais do Google. Este ganho de eficiência permite que mais tarefas sejam concluídas dentro da mesma pegada computacional. A solução do AlphaEvolve leva a um melhor desempenho e oferece vantagens operacionais devido à legibilidade do código.
Auxiliando no Design de Hardware
O AlphaEvolve surgiu com uma reescrita Verilog que removeu bits em um circuito aritmético para multiplicação de matrizes. A proposta teve que passar por verificações avançadas para confirmar que o circuito modificado mantinha a correção funcional. Esta proposta foi integrada em uma próxima unidade de processamento de tensores, o acelerador de IA personalizado do Google. Ao sugerir modificações na linguagem padrão dos designers de chips, o AlphaEvolve garante que os engenheiros de IA e hardware possam colaborar para acelerar o design de chips especializados.
Aprimorando o Treinamento e a Inferência de IA
O AlphaEvolve é capaz de melhorar o desempenho da IA e a velocidade da pesquisa. Ele acelerou um kernel na arquitetura do Gemini em 23%, o que levou a uma redução no tempo de treinamento do Gemini em cerca de 1%. Além disso, o AlphaEvolve reduz o tempo de engenharia necessário para a otimização do kernel, de semanas de esforço especializado para dias de experimentos automatizados, ajudando os pesquisadores a inovar mais rapidamente.
Além disso, o AlphaEvolve pode otimizar instruções de GPU de baixo nível. AlphaEvolve alcançou uma aceleração de até cerca de 33% para a implementação do kernel FlashAttention em modelos de IA baseados em Transformer. Otimizações como esta permitem que especialistas encontrem gargalos de desempenho e incorporem facilmente melhorias em bases de código existentes.
Avançando na Descoberta Matemática e de Algoritmos
O AlphaEvolve também pode propor novas abordagens para problemas matemáticos complexos. Dado um esqueleto de código mínimo para um programa de computador, o AlphaEvolve projetou componentes de um procedimento de otimização baseado em gradiente que descobriu algoritmos para multiplicação de matrizes.
O procedimento do AlphaEvolve levou à descoberta de um algoritmo para multiplicar matrizes com valores complexos 4x4 usando 48 multiplicações escalares, aprimorando o algoritmo de Strassen de 1969.
Para investigar a amplitude do AlphaEvolve, o sistema foi aplicado a mais de 50 problemas em aberto em análise matemática, geometria, combinatória e teoria dos números. Em cerca de 75% dos casos, ele redescobriu soluções de última geração.
Em 20% dos casos, o AlphaEvolve melhorou as soluções anteriormente mais conhecidas e avançou no problema do número de beijos. Este desafio geométrico diz respeito ao número máximo de esferas não sobrepostas que tocam uma esfera unitária comum. O AlphaEvolve descobriu uma configuração de 593 esferas externas e estabeleceu um novo limite inferior em 11 dimensões.
Uma Nova Era de Design de Algoritmos com AlphaEvolve
O desenvolvimento do AlphaEvolve marca um passo significativo no design de algoritmos automatizado, mostrando a progressão de descobrir algoritmos especializados para domínios específicos para enfrentar desafios complexos do mundo real. Ao alavancar as capacidades dos LLMs e combiná-las com avaliação automatizada e técnicas de otimização evolutiva, o AlphaEvolve abre oportunidades para inovação em diversos campos.
As aplicações potenciais do AlphaEvolve se estendem muito além de seus casos de uso atuais, prometendo impactar uma ampla gama de disciplinas, incluindo:
Ciência dos Materiais: O AlphaEvolve pode ser usado para projetar novos materiais com propriedades aprimoradas, como resistência, condutividade e durabilidade aprimoradas.
Descoberta de Medicamentos: Candidatos a medicamentos otimizados algoritmicamente podem acelerar o processo de descoberta e levar a novos tratamentos para uma variedade de doenças.
Sustentabilidade: O AlphaEvolve pode ser aplicado para projetar processos e tecnologias mais sustentáveis, como otimizar o consumo de energia e reduzir o desperdício.
Aplicações Tecnológicas e de Negócios Mais Amplas: Desde otimizar cadeias de suprimentos até melhorar modelos financeiros, as aplicações potenciais do AlphaEvolve são vastas e variadas.
O desenvolvimento do AlphaEvolve representa uma mudança de paradigma em como os algoritmos são projetados, oferecendo uma nova ferramenta poderosa para resolver problemas complexos e impulsionar a inovação em uma ampla gama de indústrias. À medida que os LLMs continuam a evoluir e melhorar, as capacidades do AlphaEvolve devem se expandir ainda mais, abrindo caminho para avanços ainda maiores nos próximos anos.
Análise e Interpretação de Dados: No campo dos negócios, o AlphaEvolve pode ser aproveitado para analisar vastos conjuntos de dados, descobrir padrões ocultos e gerar insights acionáveis. Ao automatizar o processo de exploração e interpretação de dados, as empresas podem tomar decisões mais informadas, melhorar sua eficiência operacional e obter uma vantagem competitiva em um mundo cada vez mais orientado por dados.
Modelagem Financeira e Gerenciamento de Risco: O setor financeiro depende muito de algoritmos sofisticados para tarefas como otimização de portfólio, avaliação de risco e detecção de fraude. O AlphaEvolve pode auxiliar no desenvolvimento de modelos financeiros mais precisos e robustos, permitindo que as instituições financeiras gerenciem melhor o risco, melhorem suas estratégias de investimento e aprimorem seu desempenho geral.
Logística e Otimização da Cadeia de Suprimentos: Na economia globalizada de hoje, as empresas enfrentam o desafio de gerenciar cadeias de suprimentos complexas que abrangem vários países e envolvem inúmeras partes interessadas. O AlphaEvolve pode ser usado para otimizar as operações de logística, agilizar os processos da cadeia de suprimentos e reduzir os custos gerais. Ao identificar gargalos, minimizar atrasos no transporte e melhorar o gerenciamento de estoque, as empresas podem criar cadeias de suprimentos mais eficientes e responsivas, que estejam mais bem equipadas para atender às demandas de seus clientes.
Assistência Médica Personalizada: Ao analisar os dados do paciente, incluindo histórico médico, informações genéticas e fatores de estilo de vida, o AlphaEvolve pode ajudar a identificar indivíduos que estão em risco de desenvolver certas doenças. Isso permite que os prestadores de serviços de saúde intervenham precocemente, forneçam planos de tratamento personalizados e melhorem os resultados dos pacientes. Além disso, o AlphaEvolve também pode ser usado para otimizar as dosagens de medicamentos, prever as respostas ao tratamento e identificar possíveis efeitos adversos.
Monitoramento Ambiental e Conservação: Os esforços de monitoramento ambiental e conservação dependem de algoritmos para analisar dados coletados de satélites, sensores e outras fontes. O AlphaEvolve pode contribuir para o desenvolvimento de algoritmos mais sofisticados para monitorar a qualidade do ar e da água, rastrear o desmatamento e prever os impactos das mudanças climáticas. Essas informações em tempo real podem ser usadas para tomar decisões, gerenciar recursos e desenvolver políticas de conservação mais eficazes.
Educação e Aprendizagem Personalizada: O setor educacional tem muito a ganhar com a aplicação de técnicas de personalização orientadas por IA. O AlphaEvolve pode ser aproveitado para desenvolver plataformas de aprendizagem adaptativa que atendam às necessidades e estilos de aprendizagem exclusivos de cada aluno.
Ao analisar os dados de desempenho dos alunos, identificar lacunas de conhecimento e adaptar o conteúdo de aprendizagem de acordo, o AlphaEvolve pode ajudar a criar uma experiência de aprendizagem mais envolvente e eficaz para todos os alunos. Além disso, o AlphaEvolve também pode ser usado para automatizar tarefas como classificação e feedback, liberando os professores para se concentrarem em instruções mais individualizadas.
O AlphaEvolve representa um novo paradigma no design de algoritmos, oferecendo uma ferramenta poderosa para resolver problemas complexos e impulsionar a inovação em uma ampla gama de indústrias.
Melhorando a Descoberta Científica
Além de suas aplicações industriais, o AlphaEvolve é muito promissor para o avanço da descoberta científica em áreas como:
- Genômica: Ao analisar vastas quantidades de dados genômicos, o AlphaEvolve pode ajudar a identificar genes associados a certas doenças, prever os efeitos de mutações genéticas e desenvolver terapias gênicas personalizadas.
- Proteômica: A proteômica envolve o estudo da estrutura e função das proteínas, que são os blocos de construção das células. O AlphaEvolve pode ser usado para analisar interações de proteínas, prever padrões de dobramento de proteínas e projetar novas proteínas com as propriedades desejadas.
- Descoberta de Materiais: O AlphaEvolve pode ser usado para projetar novos materiais com propriedades aprimoradas e otimizar as condições experimentais para a síntese de materiais.
- Modelagem Climática: O AlphaEvolve pode ser usado para desenvolver modelos climáticos mais precisos e eficientes que possam prever melhor os efeitos das mudanças climáticas.
- Exploração Espacial: As otimizações algorítmicas podem ser particularmente úteis para a exploração espacial. Como cada bit conta no espaço, algoritmos de compressão mais eficientes que reduzem a quantidade de dados que precisam ser transmitidos melhorariam muito as comunicações com as sondas que viajam pelo espaço.
Em suma, o AlphaEvolve tem ampla aplicação em negócios, ciência e engenharia.