Google DeepMindが発表 アルファエボルブ 14月56日、Geminiを搭載したAIエージェントが、理論領域と実用領域の両方でアルゴリズムを自律的に発見・最適化します。主な成果としては、行列乗算における11年前の記録更新、XNUMX次元「キッシング数」などの未解決数学問題への解決策の進展、そしてデータセンターのスケジューリングからチップ設計、大規模モデルのトレーニングに至るまで、Google独自のインフラストラクチャにおける目に見える効率性の向上などが挙げられます。このシステムは、提案と評価の進化的ループを活用し、Gemini FlashのスピードとGemini Proの奥深さを融合させ、AI主導の科学・産業イノベーションに向けた大きな一歩となります。
背景と背景
AlphaEvolveは、ディープマインドがこれまでにAI主導のアルゴリズム発見で達成した成功に基づいて構築されており、特に アルファテンソル2022年に初めて4×4行列の乗算においてストラッセンのアルゴリズムを上回りました。AlphaEvolveは、以前のものとは異なり、 一般的用途 単一の関数ではなくコードベース全体を進化させることができるエージェントであり、AI によって生成された発明を個別のタスクから広範なアルゴリズム ワークフローに拡張します。
AlphaEvolveの主なブレークスルー
56年前の行列乗算記録を破る
- 4×4複素行列乗算AlphaEvolve は、48 年の Strassen の画期的なアプローチで要求された 49 回ではなく 1969 回のスカラー乗算を必要とするアルゴリズムを発見しました。これは数学者が XNUMX 年以上も追求してきた偉業です。
- 一般的な改善AlphaEvolve は合計で 14 の異なる行列乗算設定を強化し、人間が手作業で作成した方法と以前の AI 由来の方法の両方を常に上回りました。
未解決の数学問題に対する斬新な解決策
- **キス数問題（11次元）**AIは、中心球に接する球の既知の下限を592個から593個に引き上げました。これは漸進的ではありますが、 明らかに新しい 何世紀にもわたる幾何学的な課題における前進。
- 50以上の問題に関する調査:解析、組合せ論、幾何学、数論の分野に適用した場合、AlphaEvolveは75％の確率で最先端の結果を再現し、 改善されました およそ 20 パーセントのケースで既存のソリューションに依存しています。
技術的アプローチ
AlphaEvolve のコア パイプラインは次のもので構成されています。
- 提案の作成 広範な探索には Gemini Flash を、詳細な推論には Gemini Pro を使用します。
- 自動評価検証プログラムが各候補の正確性とパフォーマンスの両方を厳密にチェックします。
- 進化的選択最も高いスコアを獲得したバリアントを保持し、最適またはほぼ最適なソリューションが出現するまで反復します。
このループは、大規模な言語モデルを「アルゴリズム ファクトリー」に変換し、進化コンピューティングと自動化された定理証明の原理を採用して、既存のコードの単なる言い換えではなく、真のイノベーションを推進します。
実世界への影響
インフラと効率性の向上
- データセンターのスケジュール: 達成 1パーセント オーケストレーション効率の向上により、Google 規模で大幅なエネルギーとコストの節約につながります。
- LLMトレーニングカーネル: Geminiモデルのトレーニングで使用される主要な行列乗算カーネルを最適化し、 23パーセント その操作を高速化し、全体的なトレーニング時間を短縮します。 1パーセントこれは、年間数百万ドルの計算コストの節約に相当します。
科学的探査
社内展開の他に、DeepMindは 早期アクセスプログラム 選ばれた学術研究者向けに、材料科学、創薬、その他複雑なアルゴリズムによるソリューションを必要とする分野におけるより幅広い探究を可能にします。
今後の展望と課題
これまでのドメイン固有の成果は目覚ましいものがあるが、専門家は、AlphaEvolveの進化的アプローチを、より複雑で多段階的な科学的問題に拡張するには、検証器の設計とモデルの信頼性におけるさらなる革新が必要になると警告している。しかしながら、実証された AIと人間の相乗効果 問題の枠組みの設定、検証、反復的な改善により、人間だけでは達成できない規模での AI 強化発見への有望な道が開かれます。
結論
AlphaEvolveは、AI主導のアルゴリズム設計における画期的な成果であり、大規模言語モデルの創造性の幅広さと、規律ある進化的探索および形式検証を融合させています。数学的境界の改善といった理論的な進歩と、Google自身の業務における具体的な効率性の向上の両方を実現することで、AlphaEvolveはAIの変革の可能性を強調しています。 自動化された科学的発見DeepMind が外部の研究者に門戸を開く準備を進めるにつれ、より広範なコミュニティは AI と科学の最先端における前例のないコラボレーションを期待できます。
スタートガイド
CometAPIは、Gemini AIファミリーを含む数百のAIモデルを一貫したエンドポイントに集約する統合RESTインターフェースを提供します。APIキー管理、使用量制限、課金ダッシュボードが組み込まれているため、複数のベンダーURLと認証情報を管理する手間が省けます。
開発者はアクセスできる Gemini 2.5 フラッシュ プレ API などを通じて コメットAPIまず、プレイグラウンドでモデルの機能を調べ、 APIガイド 詳細な手順については、