A AlphaEvolve, nova inteligência artificial da DeepMind, otimiza chips e reduz o consumo de recursos no Google
Novo algoritmo desenvolvido pela equipe, mais eficiente que o de Strassen, diminuiu o consumo de energia em data centers do Google, gerando impacto em escala global.
A DeepMind, divisão de pesquisa em inteligência artificial da Alphabet, anunciou nesta semana seu mais recente e ambicioso projeto: o AlphaEvolve.
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Baseado nos modelos de linguagem da série Gemini, o sistema é capaz de criar, avaliar e otimizar algoritmos em tempo real, gerando benefícios mensuráveis para o Google.
Evolução contínua para solucionar problemas complexos.
O AlphaEvolve, ao contrário de chatbots convencionais, utiliza uma estrutura evolutiva para otimizar algoritmos.
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Pesquisadores oferecem desafios, soluções propostas e caminhos sugeridos, enquanto a IA produz diversas abordagens, utilizando as versões Gemini Flash (mais rápida) e Gemini Pro (mais precisa).
Um sistema automático de avaliação analisa as opções e promove as melhores, refinando os resultados de forma contínua.
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Essa abordagem diminui significativamente as falhas comuns em modelos generativos, proporcionando maior confiabilidade em aplicações críticas, como ciência de dados, pesquisa algorítmica e desenvolvimento de hardware.
O AlphaEvolve integra a flexibilidade de uma inteligência artificial ampla com um sistema evolutivo que enfatiza a exatidão e o desempenho, expandindo os limites da computação científica.
Em uso atualmente na infraestrutura do Google.
O primeiro teste prático utilizou o sistema de gerenciamento de clusters Borg, empregado nos Data Centers da empresa. A AlphaEvolve propôs alterações nas heurísticas de agendamento de tarefas, gerando uma redução de 0,7% no consumo total de recursos computacionais, um impacto notável, considerando a magnitude da infraestrutura do Google.
Adicionalmente, a IA auxiliou na otimização do design dos chips Tensor, que aceleram tarefas de inteligência artificial. O sistema identificou informações desnecessárias no código Verilog (linguagem utilizada para descrever circuitos digitais), sugerindo alterações que visam aumentar a eficiência dos próximos processadores da empresa.
Superando fronteiras históricas na matemática.
A IA também alcançou a otimização de operações fundamentais da computação moderna. A DeepMind afirma que o AlphaEvolve superou o algoritmo de multiplicação de matrizes complexas 4×4 criado por Volker Strassen em 1969, um feito que a AlphaTensor, IA anterior da empresa treinada exclusivamente para esse propósito, não havia conseguido.
A conquista valida o potencial do AlphaEvolve como um sistema versátil, capaz de gerar descobertas em áreas matemáticas altamente especializadas, fortalecendo seu valor para o progresso científico e tecnológico.
Ainda limitado, porém com grande potencial de crescimento.
Atualmente, o AlphaEvolve é utilizado internamente pela Alphabet, principalmente devido à sua complexidade computacional. Apesar de consumir menos recursos que projetos anteriores, como o AlphaTensor, sua arquitetura ainda é considerada excessivamente exigente para uma disponibilização pública ampla.
Contudo, os pesquisadores propõem que a metodologia de avaliação automática do AlphaEvolve possa ser adaptada para ferramentas menores e mais acessíveis, promovendo a democratização do acesso a essa inovação no futuro.
Fonte: Google
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Fonte: Adrenaline
