Büyük dil modelleri (LLM’ler), belgeleri özetlemeden, kod üretmeye ve yenilikçi kavramlar üzerinde beyin fırtınası yapmaya kadar değişen görevlerde olağanüstü uyarlanabilirlik göstermiştir. Şimdi, bu yetenekler, matematikteki ve modern bilişimdeki karmaşık sorunları çözmek için genişletiliyor.
Algoritma keşfi ve optimizasyonu amacıyla tasarlanmış, LLM’ler tarafından yönlendirilen evrimsel bir kodlama aracısı olan AlphaEvolve’u tanıtıyoruz. AlphaEvolve, Gemini modellerimizin yapabildiği yaratıcı problem çözmeyi, önerilen çözümlerin sağlamlığını doğrulayan otomatik değerlendiricilerle birleştirir. Daha sonra, en umut verici yönleri geliştirmek için evrimsel bir çerçeve kullanır.
AlphaEvolve, Google’ın veri merkezlerini, çip tasarımını ve yapay zeka eğitimini, onu destekleyen büyük dil modellerinin eğitimini de geliştirdi. Ayrıca, daha hızlı matris çarpma algoritmaları tasarlamaya ve birden fazla alanda uygulama potansiyeli sergileyerek matematiksel problemlere yeni çözümler bulmaya yardımcı oldu.
Daha İyi Algoritma Tasarımı İçin LLM’lerden Yararlanma
2023’te yapılan araştırmalar, LLM’lerin daha sonra bilimsel problemler için yeni kanıtlar keşfedebilen bilgisayar kodu üretebildiğini gösterdi. AlphaEvolve bunu genişletiyor ve çok daha karmaşık algoritmalar geliştirmek için tüm kod tabanlarını geliştirebiliyor.
AlphaEvolve birden çok LLM kullanır. Gemini Flash, keşfedilen fikirlerin miktarını en üst düzeye çıkarmak için kullanılır. Gemini Pro daha sonra daha anlayışlı öneriler sunabilir. Birlikte, bu modeller, algoritmik çözümleri kod olarak uygulayan bilgisayar programları önerir.
AlphaEvolve, önerilen programları doğrulamak, çalıştırmak ve puanlamak için otomatik değerlendirme metrikleri kullanır. Bu metrikler, her çözümün doğruluğu ve kalitesi hakkında nesnel, ölçülebilir bir değerlendirme sağlar. Bu, AlphaEvolve’u, örneğin matematik ve bilişimde, ilerlemenin açıkça ve sistematik olarak ölçülebileceği alanlarda özellikle yararlı kılar.
Hesaplama Ekosistemini Optimize Etme
Geçtiğimiz yıl boyunca, AlphaEvolve tarafından keşfedilen algoritmalar Google’daki çeşitli sistemlere dağıtıldı. Bunların her birinin etkisi, tüm kullanıcılar için daha güçlü ve sürdürülebilir bir dijital ekosistem oluşturmak üzere yapay zeka ve bilişim altyapısı genelinde katlanıyor.
Spesifik olarak AlphaEvolve, şunlarda kullanılmıştır:
Veri Merkezi Planlamasını İyileştirme
AlphaEvolve, Google’ın veri merkezlerini daha verimli bir şekilde düzenlemek için bir buluşsal yöntem keşfetti. Bu çözüm bir yılı aşkın süredir kullanılıyor ve Google’ın dünya çapındaki işlem kaynaklarının yaklaşık %0,7’sini geri kazanmaya yardımcı oluyor. Bu verimlilik kazanımı, aynı hesaplama ayak izi içinde daha fazla görevin tamamlanmasını sağlar. AlphaEvolve’un çözümü daha iyi performansa yol açar ve kodun okunabilirliği nedeniyle operasyonel avantajlar sağlar.
Donanım Tasarımına Yardımcı Olma
AlphaEvolve, matris çarpımı için bir aritmetik devredeki bitleri kaldıran bir Verilog yeniden yazımı ile geldi. Önerinin, değiştirilmiş devrenin işlevsel doğruluğu koruduğunu doğrulamak için gelişmiş kontrollerden geçmesi gerekiyordu. Bu öneri, Google’ın özel yapay zeka hızlandırıcısı olan yaklaşan bir Tensor Processing Unit’e entegre edildi. AlphaEvolve, çip tasarımcılarının standart dilinde değişiklikler önererek yapay zeka ve donanım mühendislerinin özel çiplerin tasarımını hızlandırmak için işbirliği yapabilmesini sağlar.
Yapay Zeka Eğitimini ve Çıkarımını Geliştirme
AlphaEvolve, yapay zeka performansını ve araştırma hızını artırabilir. Gemini’nin mimarisindeki bir çekirdeği %23 oranında hızlandırdı ve bu da Gemini’nin eğitim süresinde yaklaşık %1’lik bir azalmaya yol açtı. Ayrıca, AlphaEvolve, çekirdek optimizasyonu için gereken mühendislik süresini, uzman çabasının haftalarından otomatikleştirilmiş deneylerin günlerine indirerek araştırmacıların daha hızlı yenilik yapmasına yardımcı olur.
Ayrıca, AlphaEvolve düşük seviyeli GPU talimatlarını optimize edebilir. AlphaEvolve, Transformer tabanlı yapay zeka modellerinde FlashAttention çekirdek uygulaması için yaklaşık %33’e varan bir hızlanma elde etti. Bunun gibi optimizasyonlar, uzmanların performans darboğazlarını bulmasına ve iyileştirmeleri mevcut kod tabanlarına kolayca dahil etmesine olanak tanır.
Matematik ve Algoritma Keşfini Geliştirme
AlphaEvolve ayrıca karmaşık matematiksel problemlere yeni yaklaşımlar da önerebilir. Bir bilgisayar programı için minimum bir kod iskeleti verildiğinde, AlphaEvolve, matris çarpımı için algoritmalar keşfeden gradyan tabanlı bir optimizasyon prosedürünün bileşenlerini tasarladı.
AlphaEvolve’un prosedürü, 1969’da Strassen’in algoritmasını geliştirerek, 48 skaler çarpma kullanarak 4x4 karmaşık değerli matrisleri çarpmak için bir algoritma bulunmasına yol açtı.
AlphaEvolve’un genişliğini araştırmak için sistem, matematiksel analiz, geometri, kombinatorik ve sayı teorisindeki 50’den fazla açık probleme uygulandı. Vakaların yaklaşık %75’inde, son teknoloji çözümleri yeniden keşfetti.
Vakaların %20’sinde AlphaEvolve, daha önce bilinen en iyi çözümleri geliştirdi ve öpüşme sayısı problemini ilerletti. Bu geometrik zorluk, ortak bir birim küreye dokunan örtüşmeyen kürelerin maksimum sayısıyla ilgilidir. AlphaEvolve, 593 dış kürenin bir konfigürasyonunu keşfetti ve 11 boyutta yeni bir alt sınır oluşturdu.
AlphaEvolve İle Yeni Bir Algoritma Tasarımı Çağı
AlphaEvolve’un geliştirilmesi, belirli alanlar için özel algoritmalar keşfetmekten karmaşık, gerçek dünya zorluklarını ele almaya doğru ilerlemeyi sergileyen otomatikleştirilmiş algoritma tasarımında önemli bir adımı işaret ediyor. LLM’lerin yeteneklerinden yararlanarak ve bunları otomatikleştirilmiş değerlendirme ve evrimsel optimizasyon teknikleriyle birleştirerek, AlphaEvolve çeşitli alanlarda yenilik için fırsatlar sunuyor.
AlphaEvolve’un potansiyel uygulamaları, mevcut kullanım durumlarının çok ötesine uzanıyor ve aşağıdakiler dahil olmak üzere çok çeşitli disiplinleri etkileme sözü veriyor:
Malzeme Bilimi: AlphaEvolve, gelişmiş mukavemet, iletkenlik ve dayanıklılık gibi gelişmiş özelliklere sahip yeni malzemeler tasarlamak için kullanılabilir.
İlaç Keşfi: Algoritmik olarak optimize edilmiş ilaç adayları, keşif sürecini hızlandırabilir ve çeşitli hastalıklar için yeni tedavilere yol açabilir.
Sürdürülebilirlik: AlphaEvolve, enerji tüketimini optimize etmek ve atıkları azaltmak gibi daha sürdürülebilir süreçler ve teknolojiler tasarlamak için uygulanabilir.
Daha Geniş Teknolojik ve İş Uygulamaları: Tedarik zincirlerini optimize etmekten finansal modelleri iyileştirmeye kadar, AlphaEvolve’un potansiyel uygulamaları çok çeşitli ve çeşitlidir.
AlphaEvolve’un geliştirilmesi, algoritmaların nasıl tasarlandığı konusunda bir paradigma değişikliğini temsil ediyor ve karmaşık sorunları çözmek ve çok çeşitli endüstrilerde yeniliği yönlendirmek için güçlü yeni bir araç sunuyor. LLM’ler gelişmeye ve gelişmeye devam ettikçe, AlphaEvolve’un yeteneklerinin daha da genişlemesi ve önümüzdeki yıllarda daha da büyük ilerlemelerin yolunu açması bekleniyor.
Veri Analizi ve Yorumlama: İş dünyasında, AlphaEvolve geniş veri kümelerini analiz etmek, gizli kalıpları ortaya çıkarmak ve eyleme geçirilebilir içgörüler oluşturmak için kullanılabilir. Veri keşfi ve yorumlama sürecini otomatikleştirerek, işletmeler daha bilinçli kararlar alabilir, operasyonel verimliliklerini artırabilir ve giderek veri odaklı bir dünyada rekabet avantajı elde edebilirler.
Finansal Modelleme ve Risk Yönetimi: Finans sektörü, portföy optimizasyonu, risk değerlendirmesi ve dolandırıcılık tespiti gibi görevler için büyük ölçüde karmaşık algoritmalara dayanır. AlphaEvolve, finans kurumlarının riski daha iyi yönetmelerini, yatırım stratejilerini geliştirmelerini ve genel performanslarını artırmalarını sağlayarak, daha doğru ve sağlam finansal modellerin geliştirilmesine yardımcı olabilir.
Lojistik ve Tedarik Zinciri Optimizasyonu: Günümüzün küreselleşen ekonomisinde, işletmeler birden fazla ülkeyi kapsayan ve çok sayıda paydaşı içeren karmaşık tedarik zincirlerini yönetme zorluğuyla karşı karşıyadır. AlphaEvolve, lojistik operasyonlarını optimize etmek, tedarik zinciri süreçlerini kolaylaştırmak ve genel maliyetleri azaltmak için kullanılabilir. Darboğazları belirleyerek, nakliye gecikmelerini en aza indirerek ve envanter yönetimini iyileştirerek, işletmeler müşterilerinin taleplerini daha iyi karşılayabilen daha verimli ve duyarlı tedarik zincirleri oluşturabilirler.
Kişiselleştirilmiş Sağlık Hizmetleri: AlphaEvolve, tıbbi geçmişi, genetik bilgiler ve yaşam tarzı faktörleri dahil olmak üzere hasta verilerini analiz ederek, belirli hastalıklar geliştirme riski altında olan bireyleri belirlemeye yardımcı olabilir. Bu, sağlık hizmeti sağlayıcılarının erken müdahale etmelerini, kişiselleştirilmiş tedavi planları sağlamalarını ve hasta sonuçlarını iyileştirmelerini sağlar. Ek olarak, AlphaEvolve, ilaç dozajlarını optimize etmek, tedavi yanıtlarını tahmin etmek ve potansiyel olumsuz etkileri belirlemek için de kullanılabilir.
Çevresel İzleme ve Koruma: Çevresel izleme ve koruma çabaları, uydulardan, sensörlerden ve diğer kaynaklardan toplanan verileri analiz etmek için algoritmalara dayanır. AlphaEvolve, hava ve su kalitesini izlemek, ormansızlaşmayı izlemek ve iklim değişikliğinin etkilerini tahmin etmek için daha karmaşık algoritmalar geliştirmeye katkıda bulunabilir. Bu gerçek zamanlı bilgiler, kararlar almak, kaynakları yönetmek ve daha etkili koruma politikaları geliştirmek için kullanılabilir.
Eğitim ve Kişiselleştirilmiş Öğrenme: Eğitim sektörü, yapay zeka odaklı kişiselleştirme tekniklerinin uygulanmasından büyük fayda sağlamaya hazırdır. AlphaEvolve, bireysel öğrencilerin benzersiz ihtiyaçlarına ve öğrenme stillerine hitap eden uyarlanabilir öğrenme platformları geliştirmek için kullanılabilir.
Öğrenci performans verilerini analiz ederek, bilgi boşluklarını belirleyerek ve öğrenme içeriğini buna göre uyarlayarak, AlphaEvolve tüm öğrenciler için daha ilgi çekici ve etkili bir öğrenme deneyimi yaratmaya yardımcı olabilir. Ayrıca, AlphaEvolve, not verme ve geri bildirim gibi görevleri otomatikleştirmek için de kullanılabilir ve öğretmenlerin daha bireyselleştirilmiş öğretime odaklanmasını sağlar.
AlphaEvolve, algoritma tasarımında yeni bir paradigmayı temsil ediyor ve karmaşık sorunları çözmek ve çok çeşitli endüstrilerde yeniliği yönlendirmek için güçlü bir araç sunuyor.
Bilimsel Keşfi Geliştirme
AlphaEvolve, endüstriyel uygulamalarının ötesinde, aşağıdakiler gibi alanlarda bilimsel keşfi ilerletmek için muazzam bir vaat taşıyor:
- Genomik: AlphaEvolve, büyük miktarda genomik veriyi analiz ederek, belirli hastalıklarla ilişkili genleri belirlemeye, genetik mutasyonların etkilerini tahmin etmeye vekişiselleştirilmiş gen terapileri geliştirmeye yardımcı olabilir.
- Proteomik: Proteomik, hücrelerin yapı taşları olan proteinlerin yapısının ve işlevinin incelenmesini içerir. AlphaEvolve, protein etkileşimlerini analiz etmek, protein katlama kalıplarını tahmin etmek ve istenen özelliklere sahip yeni proteinler tasarlamak için kullanılabilir.
- Malzeme Keşfi: AlphaEvolve, gelişmiş özelliklere sahip yeni malzemeler tasarlamak ve malzeme sentezi için deneysel koşulları optimize etmek için kullanılabilir.
- İklim Modellemesi: AlphaEvolve, iklim değişikliğinin etkilerini daha iyi tahmin edebilen daha doğru ve verimli iklim modelleri geliştirmek için kullanılabilir.
- Uzay Araştırması: Algoritmik optimizasyonlar, özellikle uzay araştırması için faydalı olabilir. Uzayda her bit önemli olduğundan, iletilmesi gereken veri miktarını azaltan daha verimli sıkıştırma algoritmaları, uzayda dolaşan sondalarla iletişimi büyük ölçüde iyileştirecektir.
Özetle, AlphaEvolve’un iş, bilim ve mühendislikte geniş bir uygulaması vardır.