Google DeepMind presentó AlphaEvolve, un agente de codificación que genera y optimiza algoritmos combinando modelos de lenguaje grandes (LLM), como Gemini, con evaluadores automáticos.
Esta combinación diseña soluciones en campos como matemáticas, informática, centros de datos y diseño de hardware.
AlphaEvolve no se limita a crear funciones individuales: puede desarrollar bases de código completas, evaluarlas automáticamente y seleccionar las más útiles mediante un proceso evolutivo.
Los modelos Gemini Flash y Gemini Pro trabajan en conjunto, explorando múltiples ideas y afinando aquellas con mejores resultados.
Aplicación práctica en sistemas reales
Google ha aplicado soluciones generadas por AlphaEvolve en su propia infraestructura.
En centros de datos, descubrió una heurística que ha permitido recuperar el 0,7 % de los recursos informáticos globales.
Cuanto al diseño de chips, propuso una reescritura más eficiente de un circuito usado en multiplicación de matrices, que se integrará en futuras unidades de procesamiento tensorial (TPU).
En el entrenamiento de modelos de IA, AlphaEvolve logró reducir el tiempo en un 1 % al optimizar operaciones clave.
También consiguió mejorar la ejecución de instrucciones de GPU de bajo nivel, alcanzando hasta un 32,5 % de mejora en kernels como FlashAttention.
Todas estas optimizaciones pueden ahorrar tiempo y recursos de ingeniería.
Uso en problemas matemáticos complejos en AlphaEvolve
Más allá de la informática, AlphaEvolve ha sido utilizado en más de 50 problemas abiertos de áreas como geometría, análisis y teoría de números.
La mayoría de los casos, reprodujo soluciones conocidas, y en algunos, propuso alternativas más efectivas.
Por ejemplo, encontró una forma distinta de multiplicar matrices complejas de 4×4, superando técnicas anteriores.
En el caso del problema del número de beso, logró una nueva configuración con 593 esferas externas en 11 dimensiones, estableciendo un nuevo límite inferior.
Próximos pasos
DeepMind trabaja en una interfaz para optimizar el uso de AlphaEvolve y planea ofrecer acceso temprano a algunos investigadores.
Su uso actual por ahora se centra en matemáticas e informática, puede aplicarse en otras áreas donde los problemas se puedan describir como algoritmos verificables, como química computacional o simulación física.
Con información del MIT y Google DeepMind.
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