A DeepMind ügynöke folyamatosan újabb és újabb innovatív megoldásokkal áll elő, amelyek célja a költségek minimalizálása.
Az AlphaEvolve célja, hogy forradalmasítsa az algoritmikus problémák megoldását és a meglévő rendszerek optimalizálását. Az evolúciós megközelítésünk már most is lenyűgöző eredményeket hozott, amelyek értéke dollármilliókra rúg a vállalaton belül.
A Google mesterséges intelligenciához köthető kutatási részlege egy tudományos kutatásban, fejlesztésben igencsak hatékonynak tűnő ügynököt mutatott be. A DeepMind laborjában kifőzött AlphaEvolve elnevezésű ágens a Gemini nagy nyelvi modellre épül, ám a generatív algoritmusok többségéhez képest másként, ún. evolúciós megközelítéssel működik.
A hagyományos chatbotokkal összehasonlítva egy automatikus kiértékelő mechanizmus révén sokkal hatékonyabb és mentes a halucinációktól a feladatmegoldás folyamata. Az AlphaEvolve által első lépésben előállított lehetséges megoldások ezen mechanizmus segítségével szűrésen mennek át, így az ágens csupán a legmagasabb értékelést kapott alternatívák mentén halad, hogy tovább finomítsa az eredményeket.
Az AlphaEvolve működési elve egyedülálló és innovatív megközelítéseket alkalmaz, amelyek lehetővé teszik a folyamatos fejlődést és alkalmazkodást. A rendszer dinamikusan tanul a környezetéből, amely lehetővé teszi számára, hogy folyamatosan javítsa teljesítményét és optimalizálja a működését. Az adatfeldolgozás során a legújabb algoritmusokat és technológiákat alkalmazza, hogy a legrelevánsabb információkat nyújtsa felhasználói számára. Az AlphaEvolve nem csupán egy egyszerű eszköz, hanem egy komplex rendszer, amely képes alkalmazkodni a változó igényekhez és kihívásokhoz.
A fejlesztők véleménye szerint a rendszer kiemelkedő mivoltát az adja, hogy míg sok más megoldás a specifikus feladatok megoldására specializálódik, addig az ő innovációjuk sokkal szélesebb körben alkalmazható. Ez a rendszer bármilyen programozási vagy algoritmikus kihívás megoldására alkalmas, és jelentős segítséget nyújt az ilyen irányú kutatásokban is.
Biztosíték, nem csupán ígéret.
Az AlphaEvolve képességeit nem csupán figyelemfelkeltő megjegyzések támasztják alá a blogbejegyzésben, hanem konkrét, mérhető eredmények is. A DeepMind legfrissebb tájékoztatása szerint a rendszert már egy éve alkalmazzák belsőleg, és ennek kézzelfogható előnyei mutatkoznak meg.
A Google adatközpontjaiban működő Borg klaszterkezelő ütemezési heurisztikáját például az algoritmus javaslatára módosították. Ez a finomhangolás pedig 0,7 százalékkal csökkentette globálisan a keresőóriás számítási erőforrásigényét. Ez az 1 százalékot sem elérő megtakarítás pedig dollárban kifejezve rögtön milliókra ugrik, ha egy Google méretű cégről van szó.
Az AlphaEvolve nem csupán innovatív technológia, hanem a generatív mesterséges intelligencia működését is képes jelentősen felgyorsítani. Ennek alapja, hogy a mátrixszorzási műveletek terén, amelyek elengedhetetlenek ezeknél a feladatoknál, sikerült túllépnie a korábban érvényes optimális módszeren, amelyet Volker Strassen matematikus dolgozott ki 1969-ben.
A Google tervei között szerepel, hogy a hardverfejlesztés területén is kihasználja az AlphaEvolve előnyeit. Az algoritmus már bemutatott egy új koncepciót, amely a Tensor chipek teljesítményének optimalizálására összpontosít. Jelenleg ennek a tervnek az ellenőrzése folyamatban van a vállalatnál.
Örömteli hír érkezett az akadémiai közösség számára: a cég nyitott arra, hogy a fejlesztést ne csupán saját keretein belül valósítsa meg. Az egyetemi kutatók már most is jelentkezhetnek a korai hozzáférési programra, miközben a Google-nál azt mérlegelik, hogyan lehetne az AlphaEvolve-ot szélesebb közönség számára is elérhetővé tenni. Ez valószínűleg arra utal, hogy még dolgoznak azon, miként lehetne a sikeres házi fejlesztést piacképes termékké formálni.
