Google DeepMind presenta Alphaevoleun nuevo agente de inteligencia artificial que combina los modelos lingüísticos de Géminis con un enfoque «evolutivo» para refinar algoritmos complejos.
A diferencia de un chatbot simple, Alphaevolve acepta en la entrada un problema rodeado de posibles soluciones o sugerencias, por lo tanto, explota tanto la velocidad del flash de Géminis como la profundidad de Gemini Pro para generar más alternativas. Posteriormente, un formulario de evaluación automática selecciona la opción más prometedora y desarrolla versiones mejoradas, repitiendo el proceso hasta obtener un resultado óptimo.
De esta manera, Google piensa en cambiar la metodología operativa de la IA, ayudando a los usuarios a contener las «alucinaciones» llamadas de las conversaciones, es decir, las respuestas inventadas de una manera inexacta. Gracias al mecanismo iterativo de generación, prueba y mejora, Alphaevolve debería garantizar resultados más confiables también en los problemas de una naturaleza algorítmica alta y matemáticas altamente complejas.
A diferencia de otros sistemas especializados de DeepMind, como Alfafold – Alphaevolve se concibe como una plataforma genérica, No para tareas específicas, capaz de apoyar la investigación en todos los campos de programación y optimización.
Google ha intentado AlphaEvolve en su sistema Borg, que coordina las computadoras en los centros de datos. AI sugirió reorganizar el orden en que se realizan las tareas, lo que permite que los servidores funcionen un poco menos sin perder velocidad. Ese pequeño ahorro del 0.7% de la potencia de cálculo es en realidad muy importante para una gran empresa como Google, porque significa menos consumo de energía y menos costos operativos.
Otro gol respecto Los sistemas generativos, que dependen de las operaciones de multiplicación de matrices complejas. Durante décadas, el método más eficiente fue el de Strassen (1969), pero Alphaevolve identificó un algoritmo aún más rápido, incluso superando Alphatensor, un agente previamente entrenado de una manera más específica.
Además del software, Alphaevolve ya ha puesto su mano en el código de hardware: en el idioma realogue, utilizado para el futuro Google Future Chips, ha eliminado partes innecesarias y simplificadas del proyecto. Estos cambios deberían traducirse en chips capaces de realizar las mismas operaciones con menos consumo de energía y mayor velocidadayudando a hacer que las próximas generaciones de aceleradores sean más eficientes.
Por ahora, Alphaevolve sigue siendo un activo interno en Google, demasiado oneroso para un lanzamiento público, pero en el futuro su estrategia de evaluación automática y mejora podría adaptarse en versiones más ligeras.
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