O Google DeepMind lançou um resultado revolucionário — AlphaEvolve, um agente de codificação combinando o modelo de linguagem grande Gemini com algoritmos genéticos. Esse sistema não apenas pode descobrir e otimizar automaticamente algoritmos complexos, mas também demonstrou um desempenho impressionante nos data centers do Google, no design de chips e no treinamento de IA, além de ajudar o modelo Gemini a se auto-otimizar, sendo considerado uma quebra de barreiras na área da IA. A AIbase analisou profundamente esse marco tecnológico, revelando seus princípios centrais e impacto amplamente abrangente.
Tecnologia Central: Fusão Perfeita entre Gemini e Algoritmos Genéticos
O núcleo do AlphaEvolve está em seu framework autônomo de evolução, combinando a criatividade do modelo de linguagem grande Gemini com a rigorosidade do avaliador automático. Seu fluxo de trabalho é o seguinte:
Geração de Código: Utiliza o Gemini Flash (voltado para velocidade) e o Gemini Pro (voltado para profundidade) para gerar código de algoritmos diversificados, abrangendo desde funções simples até programas complexos.
Avaliação Automática: O código gerado passa por um avaliador automático que verifica, executa e pontua, garantindo correto funcionamento e eficiência. O avaliador seleciona códigos de alta qualidade com base nos critérios de desempenho.
Iteração Evolutiva: O código que se saiu bem é preservado, mutado ou combinado para entrar na próxima rodada de otimização, semelhante à "sobrevivência dos mais aptos" na evolução biológica. Esse processo é repetido continuamente, resultando em algoritmos inovadores.
A AIbase acredita que essa combinação de modelos de linguagem grandes com algoritmos genéticos superou os problemas tradicionais de “ilusões” nos LLMs durante a geração de código, conferindo ao AlphaEvolve uma superadaptabilidade em problemas complexos, tornando-o o “cérebro superpotente” para a descoberta de algoritmos.
Otimização de Data Centers: Recuperação de 0,7% de Capacidade de Cálculo em Escala Global
A aplicação do AlphaEvolve no sistema de alocação Borg dos data centers do Google é um destaque. Ele propôs um algoritmo heurístico de alocação eficiente que, em média, recuperou 0,7% da capacidade global de computação, equivalente à capacidade de cálculo de dezenas de milhares de máquinas. Essa otimização já está em operação há mais de um ano, economizando milhões de dólares em custos operacionais para o Google e reduzindo o consumo de energia. A AIbase aponta que esses resultados demonstram o enorme potencial do AlphaEvolve na resolução de problemas de otimização em larga escala.
Inovação no Design de Chips: Eficiência Aumentada no TPU
No campo de hardware, o AlphaEvolve sugeriu otimizações para o código Verilog da próxima geração do Tensor Processing Unit (TPU) do Google, simplificando circuitos aritméticos redundantes em bits-chave, o que aumentou a área e a eficiência energética do chip. Todas as otimizações foram validadas rigorosamente, garantindo funcionalidade correta. A AIbase observou que isso acelerou o ciclo de design do TPU e forneceu novas ideias para o futuro desenvolvimento de chips especializados em IA.
Otimização do Treinamento de IA: Auto-Otimização do Gemini em 32,5%
O desempenho do AlphaEvolve no treinamento de IA foi particularmente impressionante. Ele otimizou a operação central de multiplicação de matrizes no treinamento do modelo Gemini, melhorando em 23%, reduzindo o tempo total de treinamento em 1%. Mais impressionante ainda foi a otimização das instruções de baixo nível da GPU, que aumentaram a eficiência do núcleo FlashAttention em 32,5%. A AIbase acredita que essa capacidade de "auto-otimização" marca um novo estágio de aceleração recursiva na pesquisa de IA, tornando o Gemini mais rápido e mais forte.
Quebra Matemática: Resolução de Problemas de 50 Anos e Novas Soluções para o Problema dos Beijos
O AlphaEvolve não apenas brilhou em aplicações práticas, mas também alcançou avanços teóricos. Ele descobriu um novo algoritmo para multiplicação de matrizes 4x4 de números complexos, quebrou o recorde de 1969 do algoritmo de Strassen. Além disso, em mais de 50 problemas matemáticos testados, o AlphaEvolve reproduziu a solução ótima conhecida em 75% dos casos e ofereceu soluções melhores em 20%. Em particular, ele encontrou uma configuração de 593 esferas no espaço de 11 dimensões no problema dos beijos, superando o recorde anterior de 592. A AIbase avalia que esse feito demonstra o enorme potencial do AlphaEvolve na pesquisa científica básica.
Perspectivas Futuras: Do Desenvolvimento de Materiais à Descoberta de Medicamentos
O Google DeepMind afirma que a generalidade do AlphaEvolve o torna aplicável a qualquer problema com indicadores de avaliação claros, com expectativa de atuar em áreas como ciência de materiais, descoberta de medicamentos e sustentabilidade no futuro. Atualmente, o Google está desenvolvendo uma interface de usuário e planeja lançar um programa de acesso antecipado para pesquisadores acadêmicos para expandir ainda mais seu impacto. A AIbase prevê que, com a abertura ou maior aplicação do AlphaEvolve, ele pode se tornar o motor crucial de inovação científica global.
O Autodesenvolvimento da IA Inicia uma Nova Era
Como mídia especializada em IA, a AIbase acredita que o lançamento do AlphaEvolve não apenas é mais um sucesso da Google DeepMind, mas também um marco importante para o avanço da IA rumo à era de autodesenvolvimento. Seus avanços em data centers, design de chips, treinamento de IA e pesquisa matemática em múltiplos domínios demonstram a transformação da IA de ferramenta auxiliar para motor de inovação central. No entanto, a AIbase lembra que o AlphaEvolve ainda só pode lidar com questões mensuráveis, e seu alcance deve ser expandido no futuro.