Hoy, Google DeepMind lanzó AlphaEvolve, una inteligencia artificial con capacidad de autoevolución que no solo puede inventar algoritmos informáticos complejos por sí sola, sino que también se ha aplicado ampliamente en los centros de datos de Google, el diseño de chips y el entrenamiento de modelos de IA, obteniendo resultados significativos.
AlphaEvolve combina el modelo grande de lenguaje Gemini con métodos de optimización evolutiva para probar automáticamente, mejorar y elevar todo el repositorio de código, no solo funciones individuales. Este sistema ha estado operando silenciosamente dentro de la empresa durante más de un año, mejorando la eficiencia del escalado de recursos computacionales, acelerando el entrenamiento de modelos e incluso logrando avances en la investigación matemática.
Desde servidores hasta chips: AlphaEvolve optimiza la infraestructura subyacente de Google
El algoritmo de asignación de recursos propuesto por AlphaEvolve ya está implementado en los centros de datos globales de Google, resolviendo el problema de "recursos inactivos" y recuperando un 0.7% de recursos. Para una escala como la de Google, esto significa ahorros significativos tanto de costos como de energía.
También optimizó la lógica circuital crítica de las unidades de procesamiento tensorial (TPU), eliminando bits redundantes y mejorando así el diseño de los chips en desarrollo. Al mismo tiempo, AlphaEvolve mejoró el núcleo de entrenamiento de IA utilizado, aumentando la velocidad de cálculo de matrices del modelo Gemini en un 23% y reduciendo el tiempo total de entrenamiento en un 1%.
Fuente de la imagen: Imagen generada por IA, proveedor de autorización Midjourney
Resolver un problema matemático de 56 años: el problema de los números de besos
Las contribuciones de AlphaEvolve en el campo de las ciencias básicas también son notables. A través de un optimizador diseñado completamente nuevo, reescribió el algoritmo de multiplicación de matrices, superando por primera vez en 1969 el algoritmo de Strassen en matrices de valor complejo de 4×4, reduciendo el número de multiplicaciones necesarias de 49 a 48, rompiendo un récord que había durado 56 años.
Al probar más de 50 problemas matemáticos sin resolver, AlphaEvolve coincidió con la mejor solución existente en aproximadamente el 75% de los casos y propuso soluciones mejores en aproximadamente el 20%. Uno de los problemas clásicos es el "problema de los números de besos": este sistema encontró 593 esferas que pueden tocar simultáneamente una esfera central en el espacio de 11 dimensiones, estableciendo un nuevo récord mundial.
IA creando IA: cómo funciona AlphaEvolve
A diferencia de las herramientas tradicionales de codificación de IA que dependen de una sola sugerencia generada a partir de un prompt, AlphaEvolve inventa algoritmos mediante un proceso evolutivo. Llama simultáneamente a Gemini Flash y Gemini Pro para sugerir modificaciones al código, que luego son evaluadas por un evaluador del sistema para seleccionar la mejor solución y pasar a la siguiente ronda de evolución.
El investigador de DeepMind, Alexander Novikov, señaló que este sistema se centra en "problemas con criterios de evaluación claros", lo que hace que la optimización automática sea más eficiente y confiable. Por eso, AlphaEvolve puede cruzar múltiples áreas, desde la gestión de centros de datos hasta la demostración de teoremas matemáticos, generando soluciones eficientes que resultan difíciles de concebir para los seres humanos.
Siguiente destino: descubrimiento de fármacos, ciencia de materiales y colaboración científica más amplia
DeepMind afirmó que el potencial de AlphaEvolve va mucho más allá de Google. Actualmente, la compañía está colaborando con equipos de investigación "humanos + IA" para desarrollar interfaces de usuario y planea abrir acceso temprano a algunas instituciones académicas.
"Es una herramienta científica real que puede tener un impacto inmediato en el mundo real", dijo el investigador Chris Balog. "AlphaEvolve está expandiendo los límites de la IA, no solo optimizando los sistemas que la impulsan, sino también ayudándonos a resolver problemas largamente insolubles".
Con la evolución continua de los modelos grandes de lenguaje, AlphaEvolve demuestra cómo la inteligencia artificial sigue avanzando hacia una mayor creatividad y descubrimientos científicos.