Google представила AlphaEvolve — ИИ-систему, решающую задачи, не поддававшиеся учёным столетиями

Компания Google анонсировала новую разработку — интеллектуального агента AlphaEvolve, созданного на базе ИИ, который сочетает креативные возможности больших языковых моделей с жёсткой проверкой правильности решений. В отличие от прежних проектов, таких как AlphaTensor, этот ИИ не просто создаёт функции, а способен развивать и улучшать целые программные экосистемы, эволюционно совершенствуя их с каждым новым циклом.

AlphaEvolve работает на связке двух моделей семейства Gemini. Облегчённая версия Flash отвечает за генерацию широкого спектра идей, тогда как более мощная Gemini Pro обеспечивает глубину анализа и точность. Вместе они создают программный код, который автоматически проверяется на корректность и эффективность. Затем в работу включается эволюционный механизм: из множества вариантов отбираются лучшие, которые используются для дальнейшего усовершенствования.

Система уже продемонстрировала впечатляющие практические результаты. Разработанные ею алгоритмы используются в дата-центрах Google, при создании чипов и в оптимизации процессов обучения ИИ. Так, AlphaEvolve предложила новую эвристику для управления нагрузкой, что позволило вернуть в работу до 0,7% вычислительных ресурсов по всему миру. При этом все решения оформлены в виде понятного и читаемого кода, что упрощает их внедрение.

В сфере аппаратного обеспечения агент оптимизировал код на языке Verilog, улучшив работу матричного умножения без потери точности — эти изменения войдут в будущую версию TPU, фирменного ускорителя Google для ИИ-задач. Кроме того, система ускорила работу одного из ключевых компонентов архитектуры Gemini на 23%, сократив общее время обучения моделей на 1% за счёт более эффективного разбиения матричных операций.

Даже на уровне низкоуровневой оптимизации для GPU, где обычно применяются компиляторы, AlphaEvolve показал выдающийся результат — до 32,5% ускорения при реализации алгоритма FlashAttention для трансформеров.

Помимо прикладных задач, система успешно используется и в научной сфере. AlphaEvolve разработала новые методы градиентной оптимизации и предложила усовершенствованные алгоритмы для перемножения комплексных матриц размером 4×4, превзойдя классический алгоритм Штрассена. Кроме того, ИИ решил или улучшил около 20% из более чем 50 незакрытых математических задач в областях геометрии, теории чисел и комбинаторики. Одно из знаковых достижений — новое приближение задачи о поцелуях (kissing number) в 11 измерениях: система нашла конфигурацию из 593 касающихся сфер.

В Google считают AlphaEvolve важным шагом к созданию универсального ИИ, способного не только писать код, но и участвовать в научных открытиях. В компании уже разрабатывают программу раннего доступа для исследователей и удобный интерфейс взаимодействия с системой. В перспективе AlphaEvolve может найти применение в таких отраслях, как материаловедение, фармацевтика, экология и бизнес-аналитика.