AlphaEvolve – O agente de IA do Google que está revolucionando a descoberta de algoritmos

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No centro da próxima fronteira da IA está o AlphaEvolve, o agente inovador do Google DeepMind que está transformando quebra-cabeças matemáticos centenários em notas de rodapé. Essa IA autoevolutiva não apenas codifica, mas também inventa: desde reduzir uma multiplicação do algoritmo de Strassen até resolver o problema do número de beijos em 11 dimensões com 593 esferas (um recorde anteriormente estagnado em 540). Ao contrário de seu antecessor, o AlphaGo, que dominava jogos por meio de dados humanos, o AlphaEvolve usa a criatividade e os algoritmos evolutivos do Gemini para criar soluções totalmente novas, sem a necessidade de um projeto humano. Agora, com um ganho de 0,7% em recursos nos data centers do Google e acelerando o treinamento do Gemini em 23%, essa IA está reescrevendo as regras do que máquinas e humanos podem alcançar.

O que diferencia o AlphaEvolve

Um laboratório de autocondução para algoritmos

O AlphaEvolve funciona como um "pesquisador de IA" capaz de fazer descobertas independentes. Construído sobre uma estrutura híbrida que combina a compreensão da linguagem natural do Gemini e algoritmos evolutivos, ele imita o método científico: gera hipóteses (protótipos algorítmicos), testa-as em relação a métricas (velocidade e precisão) e itera com base nos resultados. Por exemplo, sua descoberta no problema do número de beijos em 11 dimensões — estabelecendo um limite inferior de 593 esferas — foi alcançada por meio de milhões de configurações simuladas, um processo inviável para matemáticos humanos.

AlphaEvolves human AI collaboration framework Human defines goals AI iterates solutions via LLM evaluators and program database
AlphaEvolve's autonomous pipeline: Humans set 'What?', AI figures out 'How?' using LLMs, evaluators, and past trials for algorithm discovery.

Resolução de problemas interdisciplinares

A versatilidade do agente transcende silos, proporcionando avanços em matemática, otimização geométrica e infraestrutura de IA — cada domínio iluminado por sua mecânica única de resolução de problemas:

1. Matemática: Redefinindo a multiplicação de matrizes (caso 4×4)

  • Processo de evolução do algoritmo:
    O AlphaEvolve começa com o algoritmo Strassen (49 multiplicações escalares para matrizes 4×4) como base. Usando um algoritmo genético com mutações impulsionadas pelo Gemini, ele gera mais de 10.000 algoritmos variantes diariamente. Cada variante é avaliada por meio de:
    • Verificação formal (Coq): garante a correção algébrica (por exemplo, associatividade das operações matriciais).
    • Benchmarking (TensorFlow Lite): mede a velocidade em 10^6 pares de matrizes aleatórias (precisão FP32).
      Após 3 semanas de iteração, ele descobriu um algoritmo de 48 multiplicações (uma redução de 2,04%), superando o reinado de 50 anos de Strassen.

  • Impacto prático:
    nas camadas de convolução do aprendizado profundo (que dependem de operações matriciais), isso economiza 1 operação por kernel 4×4. Para uma matriz 1024×1024, isso reduz as multiplicações em 262.144 por camada, acelerando a inferência em modelos de visão (por exemplo, ResNet-50) em 1,8% em TPUs.
4x4 matrix multiplication example showcasing AlphaEvolves optimized algorithm 48 scalar operations vs. Strassens 49 with input matrices multiplication symbol and resulting
AlphaEvolve redefines 4x4 matrix multiplication: From 49 to 48 scalar operations, shaving off a critical step in the decades-old Strassen algorithm—an AI-driven breakthrough in algebraic efficiency.

2. Otimização geométrica: avanços no empacotamento hexagonal

  • Configuração do problema:
    Empacotamento compacto de hexágonos regulares (comprimento lateral unitário) no menor hexágono circundante. Os seres humanos otimizaram o empacotamento de 11 hexágonos para 3,943 (2019, Universidade de Tóquio) e de 12 hexágonos para 4 (2021, MIT). O AlphaEvolve tratou isso como um problema de otimização contínua com:
    • Função objetiva: Minimizar a área do hexágono envolvente (comprimento do lado ao quadrado).
    • Restrições: Sem hexágonos sobrepostos (verificado por meio de bibliotecas de geometria computacional).

  • Padrões de empilhamento inovadores:
    • 11 hexágonos: implantou um hexágono central não simétrico (girado em 30°), criando microespaços preenchidos por dois hexágonos "de canto" menores, reduzindo o comprimento do lado para 3,931 (uma melhoria de 0,3%).
    • 12 hexágonos: Utilização de uma camada exterior em espiral (3 hexágonos no primeiro anel, 6 no segundo), quebrando a suposição imposta pelo ser humano de um "anel uniforme" e alcançando 3,942 (uma redução de 1,45%).

  • Aplicações no mundo real:
    • Ciência dos materiais: inspira o empacotamento de nanofios em semicondutores 2D (por exemplo, MoS₂), aumentando a mobilidade dos elétrons em 5% por meio de arranjos atômicos mais densos.
    • Indústria de embalagens: Reduz o desperdício de papelão no design de recipientes hexagonais (por exemplo, estruturas alveolares), reduzindo os custos de material em 4,2% para remessas a granel.
Hexagon packing optimization by AlphaEvolve 11 unit 3.931 and 12 unit 3.942 configurations vs. human benchmarks 3.943 4 showing AIs geometric innovation
AlphaEvolve tightens hexagon packing: 11-unit side length down to 3.931 (vs. 3.943), 12-unit to 3.942 (vs. 4), via evolutionary algorithms redefining spatial efficiency.

3. Infraestrutura de IA: Superalimentando Gemini e Transformers

  • Aceleração do treinamento do Gemini (ganho de eficiência de 23%):
    • Otimização do fluxo de dados: O AlphaEvolve reprojetou o protocolo de comunicação servidor-cliente de parâmetros no treinamento distribuído do Gemini. Ele prioriza dinamicamente as atualizações de gradiente das camadas "quentes" (por exemplo, cabeçalhos de atenção em modelos de linguagem), reduzindo a latência da rede em 19%.
    • Co-design de hardware-software: gerou código Verilog para TPUs que pré-busca tensores de ativação durante a retropropagação, dobrando as taxas de acerto do cache para multiplicações de matrizes.

  • Redução da computação do transformador (32,5%):
    • Aperfeiçoamento da normalização de camadas: identificou operações de subtração redundantes no RMSNorm (uma variante do Transformer), substituindo-as por uma única instrução de multiplicação e adição fundida (FMA), economizando 12 FLOPs por token.
    • Padrões de acesso à memória: layout otimizado do tensor de peso para localidade espacial, reduzindo o uso da largura de banda DRAM em 28% nos clusters TPUv5e do Google.

  • Impacto no data center:
    O ganho de 0,7% na utilização de recursos (equivalente a mais de 12.000 horas de GPU por dia nos data centers globais do Google) se traduz em:
    • Economia anual de energia de US$ 2,3 milhões (por meio da redução do tempo ocioso do servidor).
    • Ciclos de iteração de modelo 1,2% mais rápidos para o Gemini, acelerando o lançamento de novos recursos (por exemplo, compreensão de vídeo multilíngue) em 3 semanas.

Tópicos técnicos em vários domínios

  • Mecanismo unificador: Todas as descobertas se baseiam no ciclo "hipótese-teste-validação" do AlphaEvolve:
    1. Geração de hipóteses (Gemini: "E se rodarmos os hexágonos 15°?").
    2. Teste (simular benchmarks de empacotamento/matriz de execução).
    3. Validação (provas formais para matemática, testes de estresse de hardware para infraestrutura).
  • Sinergia entre humanos e IA: Embora o AlphaEvolve opere de forma autônoma, os pesquisadores selecionam conjuntos de métricas específicas do domínio (por exemplo, "minimizar a área circundante" para geometria, "maximizar o rendimento do treinamento" para infraestrutura de IA), orientando sua evolução sem microgerenciamento.

AlphaEvolve vs AlphaGo Caminhos diferentes para a inovação

Embora ambos pertençam à família Alpha da DeepMind, o AlphaEvolve e o AlphaGo representam filosofias técnicas distintas:

  • AlphaGo: Baseado em aprendizagem por reforço (RL) combinada com dados de jogos humanos. Seu icônico 37º movimento contra Lee Sedol surpreendeu os especialistas em xadrez, mas exigiu uma grande quantidade de dados de treinamento selecionados e codificação manual de regras.
  • AlphaEvolve: Emprega algoritmos evolutivos (EA), imitando a seleção natural. Começa com uma solução de base (por exemplo, o algoritmo de multiplicação de matrizes de Strassen) e, em seguida, usa modelos Gemini para gerar variantes "mutantes". Avaliadores automatizados pontuam cada variante com base em critérios como velocidade de computação ou precisão matemática, e os melhores desempenhos são selecionados para a próxima iteração. Essa abordagem de "sobrevivência do mais apto" não requer nenhum conhecimento humano além da definição do problema e das métricas.
Essa distinção torna o AlphaEvolve particularmente adequado para descobertas científicas em aberto, onde as regras são vagas e as soluções exigem inovação radical.
Side by side comparison of AlphaGo and AlphaEvolve in a cyberpunk setting. AlphaGo on the left plays Go using human data while AlphaEvolve on the right autonomously invents algorithms
AlphaGo vs AlphaEvolve: AlphaGo (left) masters Go with human - data - driven reinforcement learning, while AlphaEvolve (right) pioneers algorithm discovery autonomously, highlighting the evolution from game - playing to algorithm - inventing AI.

Arquitetura técnica Como ela alcança autonomia

1 A sinergia do algoritmo evolutivo Gemini

  • Fase de ideação: O Gemini Pro gera descrições em linguagem natural de algoritmos potenciais ("uma maneira mais eficiente de fatorar números grandes").
  • Aperfeiçoamento evolutivo: um algoritmo genético itera essas ideias, mesclando componentes bem-sucedidos e descartando os fracassos. Por exemplo, ao otimizar a alocação de recursos do data center, o AlphaEvolve testou mais de 12.000 heurísticas de programação antes de chegar a uma solução que recupera 0,7% dos recursos globais de computação.
  • Camada de validação: Ferramentas automatizadas como a verificação formal Coq garantem a correção matemática, enquanto benchmarks sintéticos (por exemplo, testes de estresse TensorFlow Lite) validam o desempenho no mundo real.

2 Modelo de colaboração entre humanos e IA

Embora o AlphaEvolve prospere com autonomia, ele mantém a transparência para supervisão humana. Os pesquisadores podem auditar sua árvore de decisões por meio de uma interface visual, identificando por que determinados algoritmos foram priorizados (por exemplo, eficiência energética em vez de velocidade em implantações móveis). Essa “autonomia colaborativa” provou ser fundamental em aplicações de alto risco, como o sistema de gerenciamento de cluster Borg do Google, onde suas otimizações agora funcionam 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem intervenção humana.

Impacto no mundo real além das experiências de laboratório

1 Democratizando a inovação por meio do Fundo Futuros de IA

Por meio do Fundo de Futuros de IA do Google, as ferramentas da AlphaEvolve estão sendo estendidas para startups e pesquisadores. Os primeiros a adotar incluem:

  • Ciência dos materiais: uma startup de biotecnologia usou sua plataforma de descoberta de algoritmos para projetar modelos de simulação molecular, reduzindo em 40% o tempo de triagem de candidatos a medicamentos.
  • Veículos autônomos: uma equipe de robótica otimizou algoritmos de localização de trajetórias para ambientes urbanos, reduzindo os riscos de colisão em 27% em testes simulados.

2 Repensando os custos de desenvolvimento de algoritmos

Para as empresas, o AlphaEvolve representa uma mudança de paradigma na economia da pesquisa e desenvolvimento. Um estudo de caso da divisão Google Cloud mostra que a automatização do design de algoritmos para cargas de trabalho específicas dos clientes reduziu o tempo de desenvolvimento em 60%, com soluções que muitas vezes superam as alternativas criadas manualmente. Esta eficiência tem implicações diretas para indústrias que dependem de algoritmos personalizados, desde as finanças (modelagem de risco) até à logística (otimização de rotas).

O caminho à frente Desafios e oportunidades

1 Limites éticos e computacionais

Os críticos alertam para o potencial uso indevido — por exemplo, a utilização de algoritmos otimizados para quebrar criptografia como arma. Para resolver isso, a DeepMind criou "barreiras éticas" que bloqueiam aplicações de alto risco (conforme definido pelos padrões internacionais). Além disso, suas demandas computacionais continuam significativas: treinar um único avanço algorítmico requer cerca de 1,2 milhão de horas de GPU, o que levanta questões sobre a sustentabilidade energética.

2 Expandindo para novas fronteiras

Olhando para o futuro, o AlphaEvolve está sendo adaptado para:

  • Tecnologia climática: Projetando algoritmos de rede inteligente com eficiência energética para reduzir as emissões de carbono.
  • Saúde: Otimização de protocolos de ressonância magnética para minimizar a exposição à radiação e melhorar a nitidez das imagens.
  • Computação quântica: Desenvolvimento de algoritmos de correção de erros para arquiteturas quânticas emergentes.

Conclusão

O AlphaEvolve é mais do que uma ferramenta; é uma mudança de paradigma na forma como abordamos a resolução de problemas. Ao combinar a criatividade de grandes modelos de linguagem com o rigor da computação evolutiva, ele já resolveu quebra-cabeças que intrigaram os seres humanos durante séculos e redefiniu a infraestrutura de IA. À medida que suas capacidades se expandem por meio de iniciativas como o AI Futures Fund, o agente está pronto para democratizar o design de algoritmos avançados, colocando inovações de ponta ao alcance de startups e pesquisadores em todo o mundo. Numa era em que a eficiência e as descobertas são fundamentais, o AlphaEvolve prova que o futuro da IA pode muito bem ser aquele em que as máquinas nos ajudam a imaginar — e a construir — o que nunca poderíamos fazer sozinhos.

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Sobre o autor

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Aidan Taylor

I am Aidan Taylor and I have over 10 years of experience in the field of PCB Reverse Engineering, PCB design and IC Unlock.

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