AlphaEvolve от Google оптимизирует алгоритм Штрассена впервые за 56 лет

Корпорация Google раскрыла технические особенности революционного инструмента под кодовым наименованием AlphaEvolve – специализированного агентского решения, интегрирующего генеративные возможности крупноязыковой модели Gemini с механизмами автоматической верификации.

Историческое значение имеет математический прорыв, осуществленный с помощью AlphaEvolve: впервые за 56-летний период был оптимизирован классический алгоритм Штрассена для умножения матриц размерностью 4×4, что привело к сокращению количества операций с 49 до 48. Данное достижение имеет фундаментальное значение для целого спектра вычислительных задач, от компьютерной графики до машинного обучения.

Технологическая архитектура разработки позволяет системе самостоятельно формулировать, тестировать и итеративно совершенствовать алгоритмы в сферах прикладной математики и программной инженерии.

Принципиальное методологическое преимущество AlphaEvolve заключается в трехкомпонентной структуре его функционирования. На первом этапе задействуется крупноязыковая модель Gemini, проводящая всесторонний анализ существующих алгоритмических подходов и генерирующая спектр альтернативных решений на основе обширного корпуса накопленных знаний.

Второй этап включает систему автоматической оценки предложенных алгоритмов по ключевым метрикам эффективности и точности, обеспечивая объективную компаративистику различных вариантов.

Завершающий этап базируется на применении эволюционных методик, включающих алгоритмическую мутацию и рекомбинацию, что позволяет интегрировать оптимальные элементы из множества предложенных решений.

Технология уже продемонстрировала впечатляющие результаты в корпоративной экосистеме Google, включая оптимизацию операционных параметров дата-центров, ускорение процессов проектирования полупроводниковых компонентов и совершенствование механизмов обучения нейросетевых архитектур.

Документированные метрики эффективности свидетельствуют о 23% ускорении вычислительных процессов в модели Gemini при одновременном сокращении времени обучения на 1%.

В перспективной программе развития технологии Google DeepMind анонсировал поэтапное расширение доступа к инструментарию AlphaEvolve. Первоначально система будет предоставлена исследовательским университетским центрам и научным организациям в режиме раннего доступа, с последующим масштабированием для более широкой аудитории пользователей.

Автор: Анна Маркова
Специализируется на технологической журналистике с фокусом на искусственный интеллект. Пишет о реальном применении ИИ в бизнесе и повседневной жизни.