توسط : مقدمه
در دنیای امروز، هوش مصنوعی به ابزاری قدرتمند برای حل مسائل پیچیده علمی و محاسباتی تبدیل شده است. گوگل دیپ‌مایند با معرفی عامل کدنویسی جدید خود، AlphaEvolve، گامی بلند در جهت کشف الگوریتم‌های نوین برداشته است. این عامل با بهره‌گیری از مدل‌های زبان بزرگ Gemini و استراتژی‌های تکاملی، توانسته است الگوریتم‌هایی برای چالش‌های علمی و محاسباتی طراحی کند که بهره‌وری را در مراکز داده گوگل افزایش داده و مسائل ریاضی تاریخی را حل کرده است.
AlphaEvolve چیست؟
AlphaEvolve یک عامل کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی است که توسط گوگل دیپ‌مایند توسعه یافته است. این سیستم با ترکیب مدل‌های زبان بزرگ Gemini (نسخه‌های Flash برای تولید ایده و Pro برای تحلیل) و استراتژی‌های تکاملی، قادر است الگوریتم‌های جدیدی برای حل مسائل علمی و محاسباتی طراحی کند. فرآیند کاری AlphaEvolve شامل تولید کد، ارزیابی توسط الگوریتم‌های ارزیاب و تکامل تدریجی الگوریتم‌ها است.
دستاوردهای کلیدی AlphaEvolve
1. بهبود الگوریتم ضرب ماتریس
AlphaEvolve موفق شده است الگوریتمی برای ضرب ماتریس‌های ۴×۴ با مقادیر مختلط طراحی کند که تنها از ۴۸ ضرب اسکالر استفاده می‌کند. این دستاورد، بهبود قابل توجهی نسبت به الگوریتم Strassen در سال ۱۹۶۹ است که به ۴۹ ضرب نیاز داشت.
2. حل مسائل ریاضی باز
این سیستم در بیش از ۵۰ مسئله ریاضی باز در زمینه‌های تحلیل ریاضی، هندسه، ترکیبیات و نظریه اعداد آزمایش شده است. در حدود ۷۵٪ از موارد، AlphaEvolve توانسته است راه‌حل‌های موجود را بازتولید کند و در ۲۰٪ از موارد، راه‌حل‌های بهتری ارائه دهد.
3. بهبود مسئله “عدد بوسه”
در مسئله معروف “عدد بوسه” در ۱۱ بعد، AlphaEvolve توانسته است حد پایین جدیدی با ۵۹۳ کره بیرونی ارائه دهد که پیشرفتی نسبت به حد قبلی ۵۹۲ است.
نحوه عملکرد AlphaEvolve
AlphaEvolve با استفاده از مدل‌های Gemini و الگوریتم‌های تکاملی، فرآیند زیر را دنبال می‌کند:
تولید ایده: مدل Gemini-Flash ایده‌های اولیه برای الگوریتم‌ها را تولید می‌کند.
تحلیل: مدل Gemini-Pro این ایده‌ها را تحلیل و ارزیابی می‌کند.
ارزیابی: الگوریتم‌های ارزیاب عملکرد کدهای تولید شده را بررسی می‌کنند.
تکامل: با استفاده از استراتژی‌های تکاملی، بهترین الگوریتم‌ها انتخاب و بهبود می‌یابند.
کاربردهای عملی در گوگل
1. بهینه‌سازی مراکز داده
AlphaEvolve الگوریتمی برای زمان‌بندی در سیستم مدیریت خوشه‌ای گوگل (Borg) طراحی کرده است که به طور متوسط ۰.۷٪ از منابع محاسباتی جهانی گوگل را بازیابی می‌کند.
2. طراحی تراشه
این سیستم توانسته است مدارهای حسابی در طراحی واحدهای پردازش تنسور (TPU) گوگل را بهینه‌سازی کند.
3. بهبود آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
AlphaEvolve الگوریتم ضرب ماتریس مورد استفاده در آموزش مدل‌های Gemini را بهینه‌سازی کرده و سرعت آن را تا ۲۳٪ افزایش داده است که منجر به کاهش ۱٪ در زمان کلی آموزش شده است.
نتیجه‌گیری
AlphaEvolve نمایانگر پیشرفتی بزرگ در استفاده از هوش مصنوعی برای کشف و طراحی الگوریتم‌های علمی و محاسباتی است. این سیستم نه تنها مسائل ریاضی تاریخی را حل کرده است، بلکه بهره‌وری را در زیرساخت‌های فناوری گوگل افزایش داده است. با ادامه توسعه و بهبود این فناوری، انتظار می‌رود که AlphaEvolve در آینده نقش مهم‌تری در پیشرفت‌های علمی و فناوری ایفا کند.
1. AlphaEvolve چیست و چگونه کار می‌کند؟
AlphaEvolve یک عامل کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی است که با ترکیب مدل‌های زبان بزرگ Gemini و الگوریتم‌های تکاملی، الگوریتم‌های جدیدی برای حل مسائل علمی و محاسباتی طراحی می‌کند.
2. دستاوردهای کلیدی AlphaEvolve چیست؟
از جمله دستاوردهای مهم AlphaEvolve می‌توان به بهبود الگوریتم ضرب ماتریس، حل مسائل ریاضی باز و بهینه‌سازی مراکز داده و طراحی تراشه در گوگل اشاره کرد.
