AlphaEvolve: nova IA da DeepMind já melhora chips e economiza recursos do Google

A DeepMind, divisão de pesquisa em inteligência artificial da Alphabet, revelou nesta semana seu mais novo e ambicioso projeto: o AlphaEvolve.

Desenvolvido sobre a base dos modelos de linguagem da série Gemini, o sistema foi projetado para fazer muito mais do que simples geração de código: ele também é capaz de criar, avaliar e otimizar algoritmos em tempo real, com aplicações que já estão trazendo ganhos mensuráveis para o próprio Google.

Evolução contínua para resolver problemas complexos

Diferente de um chatbot comum, o AlphaEvolve adota uma estrutura evolutiva para aprimorar algoritmos.

Pesquisadores podem fornecer problemas, soluções candidatas e direções possíveis, e a IA gera múltiplas abordagens com apoio das variantes Gemini Flash (mais rápida) e Gemini Pro (mais precisa).

A seguir, um mecanismo automático de avaliação analisa as opções e promove as melhores, refinando progressivamente os resultados.

Tal abordagem reduz drasticamente as chamadas “alucinações” típicas de modelos generativos e entrega maior confiabilidade em aplicações críticas, como ciência de dados, pesquisa algorítmica e desenvolvimento de hardware.

O AlphaEvolve combina a versatilidade de uma IA generalista com um sistema evolutivo que prioriza precisão e desempenho, abrindo novas fronteiras para pesquisa computacional

Aplicações já em uso na infraestrutura do Google

Um dos primeiros testes práticos envolveu o sistema de gerenciamento de clusters Borg, usado nos Data Centers da empresa. O AlphaEvolve sugeriu ajustes nas heurísticas de agendamento de tarefas, o que resultou em uma economia de 0,7% no uso global de recursos computacionais, um impacto extremamente significativo, considerando a escala da infraestrutura do Google.

Além disso, a IA contribuiu para melhorar o design dos chips Tensor, responsáveis por acelerar cargas de trabalho de IA. O sistema detectou bits redundantes no código Verilog (linguagem usada para descrever circuitos digitais), propondo modificações que prometem elevar a eficiência dos futuros processadores da empresa.

Superando limites históricos na matemática

A IA também conseguiu otimizar operações fundamentais da computação moderna. O DeepMind afirma que AlphaEvolve superou o algoritmo de multiplicação de matrizes complexas 4×4 criado por Volker Strassen em 1969 — feito que nem mesmo a AlphaTensor, IA anterior da empresa treinada exclusivamente para esse propósito, havia conseguido.

A conquista demonstra o potencial do AlphaEvolve como um sistema de uso geral com capacidade de realizar descobertas em áreas matemáticas altamente especializadas, reforçando seu valor para o avanço científico e tecnológico.

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Ainda restrito, mas com futuro muito promissor

Por enquanto, o AlphaEvolve permanece de uso interno da Alphabet, principalmente devido à sua complexidade computacional. Embora consuma menos recursos do que projetos anteriores como o AlphaTensor, sua arquitetura ainda é considerada exigente demais para uma liberação pública ampla.

No entanto, os pesquisadores sugerem que a metodologia de avaliação automática do AlphaEvolve poderá ser adaptada para ferramentas menores e mais acessíveis, democratizando o acesso a esse tipo de inovação no futuro.

Fonte: Google

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