بہتر الگورتھم ڈیزائن کے لیے LLMs کا استعمال
2023 میں کی گئی تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ LLMs کمپیوٹر کوڈ تیار کرنے کے قابل ہیں جو سائنسی مسائل کے لیے نئے ثبوت دریافت کر سکتا ہے۔ AlphaEvolve اس کو مزید وسعت دیتا ہے، اور یہ کہیں زیادہ پیچیدہ الگورتھم تیار کرنے کے لیے پورے کوڈ بیس کو تیار کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔
AlphaEvolve متعدد LLMs استعمال کرتا ہے۔ Gemini Flash دریافت کیے گئے آئیڈیاز کی مقدار کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ Gemini Pro پھر مزید بصیرت افروز تجاویز فراہم کر سکتا ہے۔ ایک ساتھ مل کر، یہ ماڈلز کمپیوٹر پروگرام تجویز کرتے ہیں جو الگورتھمک حل کو بطور کوڈ نافذ کرتے ہیں۔
AlphaEvolve مجوزہ پروگراموں کی تصدیق، چلانے اور اسکور کرنے کے لیے خودکار تشخیصی میٹرکس استعمال کرتا ہے۔ یہ میٹرکس ہر حل کی درستگی اور معیار کا ایک معروضی، مقداری جائزہ فراہم کرتے ہیں۔ اس سے AlphaEvolve خاص طور پر ان ڈومینز میں مددگار ثابت ہوتا ہے جہاں پیشرفت کو واضح اور منظم طریقے سے ماپا جا سکتا ہے، مثال کے طور پر ریاضی اور کمپیوٹنگ میں۔
کمپیوٹنگ ماحولیات کو بہتر بنانا
پچھلے ایک سال میں، AlphaEvolve کے ذریعے دریافت کیے گئے الگورتھم کو گوگل میں متعدد سسٹمز میں تعینات کیا گیا ہے۔ ان میں سے ہر ایک کا اثر AI اور کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر میں ضرب ہوتا ہے تاکہ تمام صارفین کے لیے ایک زیادہ طاقتور اور پائیدار ڈیجیٹل ماحولیات بنائی جا سکے۔
خاص طور پر، AlphaEvolve کو ان میں استعمال کیا گیا ہے:
ڈیٹا سینٹر شیڈولنگ کو بہتر بنانا
AlphaEvolve نے گوگل کے ڈیٹا سینٹرز کو زیادہ مؤثر طریقے سے منظم کرنے کے لیے ایک heuristic دریافت کیا۔ یہ حل ایک سال سے زیادہ عرصے سے تعینات ہے اور گوگل کے دنیا بھر کے کمپیوٹ وسائل کا تقریباً 0.7% بحال کرنے میں مدد کرتا ہے۔ یہ کارکردگی میں اضافہ ایک ہی کمپیوٹیشنل فوٹ پرنٹ کے اندر مزید کاموں کو مکمل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ AlphaEvolve کا حل بہتر کارکردگی کا باعث بنتا ہے اور کوڈ کی readability کی وجہ سے آپریشنل فوائد فراہم کرتا ہے۔
ہارڈ ویئر ڈیزائن میں مدد کرنا
AlphaEvolve ایک Verilog rewrite کے ساتھ آیا جس نے میٹرکس ضرب کے لیے ایک arithmetic circuit میں بٹس کو ہٹا دیا۔ اس تجویز کو اس بات کی تصدیق کے لیے ایڈوانسڈ چیک پاس کرنا پڑا کہ ترمیم شدہ سرکٹ نے فنکشنل درستگی کو برقرار رکھا ہے۔ اس تجویز کو ایک آنے والے Tensor Processing Unit، Google کے کسٹم AI ایکسلریٹر میں ضم کیا گیا تھا۔ چپ ڈیزائنرز کی معیاری زبان میں ترامیم تجویز کرکے، AlphaEvolve اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ AI اور ہارڈ ویئر انجینئرز خصوصی چپس کے ڈیزائن کو تیز کرنے کے لیے تعاون کر سکیں۔
AI ٹریننگ اور انفرنس کو بڑھانا
AlphaEvolve AI کی کارکردگی اور تحقیقی رفتار کو بہتر بنانے کے قابل ہے۔ اس نے Gemini کے فن تعمیر میں ایک کرنل کو 23% تک تیز کیا، جس کی وجہ سے Gemini کے ٹریننگ کے وقت میں تقریباً 1% کمی واقع ہوئی۔ نیز، AlphaEvolve کرنل آپٹیمائزیشن کے لیے درکار انجینئرنگ کے وقت کو ہفتوں کی ماہرانہ کوشش سے کم کر کے خودکار تجربات کے دنوں تک کر دیتا ہے، جس سے محققین تیزی سے اختراع کرنے میں مدد ملتی ہے۔
مزید برآں، AlphaEvolve کم درجے کی GPU ہدایات کو بہتر بنا سکتا ہے۔ AlphaEvolve نے Transformer-based AI ماڈلز میں FlashAttention کرنل کے نفاذ کے لیے تقریباً 33% تک کی تیزی حاصل کی۔ اس طرح کی اصلاحیں ماہرین کو کارکردگی کے مسائل تلاش کرنے اور موجودہ کوڈ بیس میں آسانی سے بہتری شامل کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔
ریاضی اور الخوارزم کی دریافت کو آگے بڑھانا
AlphaEvolve پیچیدہ ریاضیاتی مسائل کے لیے نئے نقطہ نظر بھی تجویز کر سکتا ہے۔ کمپیوٹر پروگرام کے لیے ایک کم سے کم کوڈ ڈھانچہ دیا گیا، AlphaEvolve نے ایک gradient-based optimization طریقہ کار کے اجزاء کو ڈیزائن کیا جس نے میٹرکس ضرب کے لیے الگورتھم دریافت کیا۔
AlphaEvolve کے طریقہ کار کے نتیجے میں 48 scalar गुणांकों کا استعمال کرتے ہوئے 4x4 کمپلیکس ویلیو میٹرکس کو ضرب کرنے کے لیے ایک الگورتھم کی تلاش ہوئی، جو 1969 کے Strassen کے الگورتھم سے بہتر ہے۔
AlphaEvolve کی وسعت کی تحقیقات کے لیے، اس نظام کو ریاضیاتی تجزیہ، جیومیٹری، کمبینیٹرکس اور نمبر تھیوری میں 50 سے زیادہ کھلے مسائل پر لاگو کیا گیا۔ تقریباً 75% معاملات میں، اس نے اسٹیٹ آف دی آرٹ حل کو دوبارہ دریافت کیا۔
20% معاملات میں، AlphaEvolve نے پہلے سے بہترین معلوم حل کو بہتر بنایا، اور kissing number problem کو آگے بڑھایا۔ یہ جیومیٹرک چیلنج غیر متجاوز کروں کی زیادہ سے زیادہ تعداد سے متعلق ہے جو ایک عام یونٹ اسپیئر کو چھوتی ہے۔ AlphaEvolve نے 593 بیرونی کروں کی ایک ترتیب دریافت کی اور 11 جہتوں میں ایک نئی کم باؤنڈ قائم کی۔
AlphaEvolve کے ساتھ الخوارزم ڈیزائن کا ایک نیا دور
AlphaEvolve کی ترقی خودکار الگورتھم ڈیزائن میں ایک اہم قدم کی نشاندہی کرتی ہے، جو مخصوص ڈومینز کے لیے خصوصی الگورتھم دریافت کرنے سے لے کر پیچیدہ، حقیقی دنیا کے چیلنجوں سے نمٹنے تک کی پیشرفت کو ظاہر کرتی ہے۔ LLMs کی صلاحیتوں کو بروئے کار لا کر اور ان کو خودکار تشخیص اور ارتقائی اصلاح تکنیک کے ساتھ ملا کر، AlphaEvolve متنوع شعبوں میں اختراع کے مواقع کھولتا ہے۔
AlphaEvolve کی ممکنہ ایپلی کیشنز اس کے موجودہ استعمال کے معاملات سے کہیں زیادہ ہیں، جو مضامین کی ایک وسیع رینج کو متاثر کرنے کا وعدہ کرتی ہیں، بشمول:
مٹیریل سائنس: AlphaEvolve کو نئی خصوصیات کے ساتھ نئے مواد تیار کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ بہتر طاقت، چالکتا، اور استحکام۔
دوائیوں کی دریافت: الگورتھمک طور پر آپٹیمائزڈ دوائیوں کے امیدوار دریافت کے عمل کو تیز کر سکتے ہیں اور مختلف بیماریوں کے لیے نئے علاج کا باعث بن سکتے ہیں۔
استحکام: AlphaEvolve کو زیادہ پائیدار عمل اور ٹیکنالوجیز ڈیزائن کرنے کے لیے لاگو کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ توانائی کی کھپت کو بہتر بنانا اور فضلہ کو کم کرنا۔
وسیع تکنیکی اور کاروباری ایپلی کیشنز: سپلائی چین کو بہتر بنانے سے لے کر مالیاتی ماڈلز کو بہتر بنانے تک، AlphaEvolve کی ممکنہ ایپلی کیشنز وسیع اور متنوع ہیں۔
AlphaEvolve کی ترقی اس بات میں ایک paradigm shift کی نمائندگی کرتی ہے کہ الگورتھم کیسے ڈیزائن کیے جاتے ہیں، جو پیچیدہ مسائل کو حل کرنے اور صنعتوں کی ایک وسیع رینج میں اختراع کو آگے بڑھانے کے لیے ایک طاقتور نیا ٹول پیش کرتے ہیں۔ جیسے جیسے LLMs تیار اور بہتر ہوتے رہتے ہیں، AlphaEvolve کی صلاحیتوں کے اور بھی وسعت دینے کی توقع ہے، جو آنے والے سالوں میں اور بھی بڑی پیشرفت کی راہ ہموار کرتی ہے۔
ڈیٹا تجزیہ اور تشریح: کاروبار کے دائرے میں، AlphaEvolve کو وسیع ڈیٹاسیٹس کا تجزیہ کرنے، پوشیدہ نمونوں کو ظاہر کرنے، اور قابل عمل بصیرت پیدا کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ڈیٹا کی تلاش اور تشریح کے عمل کو خودکار بنانے کے ذریعے، کاروبار زیادہ باخبر فیصلے کر سکتے ہیں، اپنی آپریشنل کارکردگی کو بہتر بنا سکتے ہیں، اور ایک تیزی سے ڈیٹا پر مبنی دنیا میں مسابقتی برتری حاصل کر سکتے ہیں۔
مالیاتی ماڈلنگ اور رسک مینجمنٹ: مالیاتی صنعت پورٹ فولیو آپٹیمائزیشن، رسک کی تشخیص، اور فراڈ کا پتہ لگانے جیسے کاموں کے لیے جدید الگورتھم پر بہت زیادہ انحصار کرتی ہے۔ AlphaEvolve زیادہ درست اور مضبوط مالیاتی ماڈلز کی ترقی میں مدد کر سکتا ہے، جس سے مالیاتی ادارے رسک کو بہتر طریقے سے منظم کرنے، اپنی سرمایہ کاری کی حکمت عملیوں کو بہتر بنانے، اور اپنی مجموعی کارکردگی کو بڑھانے کے قابل ہو سکتے ہیں۔
لاجسٹکس اور سپلائی چین آپٹیمائزیشن: آج کی عالمگیریت والی معیشت میں، کاروباروں کو پیچیدہ سپلائی چینز کے انتظام کے چیلنج کا سامنا کرنا پڑتا ہے جو متعدد ممالک پر محیط ہیں اور متعدد اسٹیک ہولڈرز شامل ہیں۔ AlphaEvolve کو لاجسٹکس آپریشنز کو بہتر بنانے، سپلائی چین کے عمل کو ہموار کرنے اور مجموعی اخراجات کو کم کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ رکاوٹوں کی نشاندہی کرنے، نقل و حمل میں تاخیر کو کم کرنے، اور انوینٹری کے انتظام کو بہتر بنانے کے ذریعے، کاروبار زیادہ موثر اور ذمہ دار سپلائی چینز بنا سکتے ہیں جو اپنے صارفین کے مطالبات کو بہتر طریقے سے پورا کر سکیں۔
ذاتی نوعیت کی صحت کی دیکھ بھال: مریض کے ڈیٹا کا تجزیہ کرکے، بشمول طبی تاریخ، جینیاتی معلومات، اور طرز زندگی کے عوامل، AlphaEvolve ان افراد کی نشاندہی کرنے میں مدد کر سکتا ہے جن کو بعض بیماریوں کے ہونے کا خطرہ ہے۔ یہ صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں کو جلد مداخلت کرنے، ذاتی نوعیت کے علاج کے منصوبے فراہم کرنے، اور مریضوں کے نتائج کو بہتر بنانے کی اجازت دیتا ہے۔ اس کے علاوہ، AlphaEvolve کو دوا کی خوراک کو بہتر بنانے، علاج کے ردعمل کی پیش گوئی کرنے اور ممکنہ منفی اثرات کی نشاندہی کرنے کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔
ماحولیاتی نگرانی اور تحفظ: ماحولیاتی نگرانی اور تحفظ کی کوششیں سیٹلائٹس، سینسرز اور دیگر ذرائع سے جمع کیے گئے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے الگورتھم پر انحصار کرتی ہیں۔ AlphaEvolve ہوا اور پانی کے معیار کی نگرانی، جنگلات کی کٹائی کا سراغ لگانے اور موسمیاتی تبدیلی کے اثرات کی پیش گوئی کرنے کے لیے زیادہ جدید الگورتھم تیار کرنے میں اپنا حصہ ڈال سکتا ہے۔ اس ریئل ٹائم معلومات کو فیصلے کرنے، وسائل کا انتظام کرنے اور زیادہ مؤثر تحفظ کی پالیسیاں تیار کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
تعلیم اور ذاتی نوعیت کی تعلیم: تعلیمی شعبہ AI سے چلنے والی پرسنلائزیشن تکنیک کے اطلاق سے بہت فائدہ اٹھانے کے لیے تیار ہے۔ AlphaEvolve کو انفرادی طلباء کی منفرد ضروریات اور سیکھنے کے انداز کو پورا کرنے والے انکولی لرننگ پلیٹ فارمز تیار کرنے کے لیے فائدہ اٹھایا جا سکتا ہے۔ طالب علم کی کارکردگی کے ڈیٹا کا تجزیہ کرکے، علم کے فرق کی نشاندہی کرکے، اور سیکھنے کے مواد کو اس کے مطابق تیار کرکے، AlphaEvolve تمام طلباء کے لیے ایک زیادہ دل چسپ اور مؤثر سیکھنے کا تجربہ تخلیق کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔ مزید برآں، AlphaEvolve کو گریڈنگ اور فیڈ بیک جیسے کاموں کو خودکار بنانے کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے، جس سے اساتذہ کو زیادہ انفرادی تدریس پر توجہ مرکوز کرنے کی آزادی مل سکتی ہے۔
AlphaEvolve الگورتھم ڈیزائن میں ایک نئے paradigm کی نمائندگی کرتا ہے، جو پیچیدہ مسائل کو حل کرنے اور صنعتوں کی ایک وسیع رینج میں جدت کو آگے بڑھانے کے لیے ایک طاقتور ٹول پیش کرتا ہے۔
سائنسی دریافت کو بڑھانا
صنعتی ایپلی کیشنز سے ہٹ کر، AlphaEvolve سائنسی دریافت کو آگے بڑھانے کے لیے بھی بہت بڑا وعدہ رکھتا ہے، جیسے کہ:
- جینومکس: جینومک ڈیٹا کی وسیع مقدار کا تجزیہ کرکے، AlphaEvolve ان جینوں کی نشاندہی کرنے میں مدد کر سکتا ہے جو بعض بیماریوں سے وابستہ ہیں، جینیاتی تبدیلیوں کے اثرات کی پیش گوئی کرسکتے ہیں، اور ذاتی نوعیت کی جین تھراپی تیار کرسکتے ہیں۔
- پروٹیمکس: پروٹیمکس میں پروٹین کی ساخت اور فعل کا مطالعہ شامل ہے، جو خلیوں کی عمارت کے بلاکس ہیں۔ AlphaEvolve کو پروٹین کے تعاملات کا تجزیہ کرنے، پروٹین فولڈنگ پیٹرن کی پیش گوئی کرنے اور مطلوبہ خصوصیات کے ساتھ نئے پروٹین ڈیزائن کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
- مواد کی دریافت: AlphaEvolve کو بہتر خصوصیات کے ساتھ نئے مواد ڈیزائن کرنے اور مواد کی ترکیب کے لیے تجرباتی حالات کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
- آب و ہوا ماڈلنگ: AlphaEvolve کو زیادہ درست اور موثر آب و ہوا ماڈلز تیار کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جو موسمیاتی تبدیلی کے اثرات کی بہتر پیش گوئی کر سکیں۔
- خلائی کھوج: الگورتھمک اصلاحات خلائی کھوج کے لیے خاص طور پر مفید ہو سکتی ہیں۔ چونکہ خلاء میں ہر بٹ اہم ہوتا ہے، اس لیے زیادہ موثر کمپریشن الگورتھم جو منتقل کرنے کی ضرورت والے ڈیٹا کی مقدار کو کم کرتے ہیں، خلاء میں سفر کرنے والے پروبس کے ساتھ مواصلات کو بہت بہتر بنائیں گے۔
خلاصہ یہ کہ AlphaEvolve کی کاروبار، سائنس اور انجینئرنگ میں وسیع پیمانے پر ایپلی کیشن ہے۔