De verwerking van AlphaEvolve gebeurt in verschillende stappen en het maakt gebruik van Gemini om problemen creatief op te lossen.
Google Deepmind heeft AlphaEvolve voorgesteld, een krachtige AI-agent die complexe programmeer- en wiskundeproblemen oplost. De technologie wordt nu al door het bedrijf zelf gebruikt om chips efficiënter te ontwerpen en datacenters beter te beheren.
Stapsgewijs nadenken
AlphaEvolve doet zijn verwerking in verschillende stappen. Eerst genereert het model code met behulp taalmodel Gemini 2.0 Flash. Daarna rangschikt een evaluator de resultaten en kiest en verfijnt AlphaEvolve de beste resultaten. Als Gemini 2.0 Flash geen verbeteringen meer kan voorstellen, schakelt het over naar het krachtigere Gemini 2.0 Pro.
Het systeem werd al ingezet bij matrixvermenigvuldigingen, een belangrijke bewerking in AI. In één geval verbeterde AlphaEvolve code voor een chip die binnenkort deel uitmaakt van een nieuwe TPU-processor. In een ander project maakte de AI-agent Gemini-modellen 23 procent sneller.
De tool verbeterde ook het interne platform Borg, waarmee Google zijn datacenters aanstuurt. Dankzij AlphaEvolve wordt nu gemiddeld 0,7 procent meer rekenkracht benut.
Wiskundige plantrekker
Volgens DeepMind is AlphaEvolve even geschikt voor wiskunde. Het systeem werd getest op meer dan 50 openstaande problemen in analyse, geometrie en getaltheorie. In 75 procent van de gevallen ontdekte het volgens Google zeer geavanceerde oplossingen.
De AI-agent zal eerst beschikbaar zijn voor onderzoekers via een vroege toegang. Daarna volgt waarschijnlijk een bredere uitrol naar onderwijs en industrie.
lees ook