Google DeepMind hat vor kurzem eine bahnbrechende Technologie vorgestellt: AlphaEvolve, eine neue KI-codierte Intelligenz, die nicht nur automatisch Algorithmen schreibt und optimiert, sondern auch wichtige wissenschaftliche Entdeckungen macht. Dieser Artikel befasst sich mit der Funktionsweise dieser revolutionären Technologie, ihren wichtigsten Merkmalen und ihren praktischen Anwendungen in einer Reihe von Bereichen.
AlphaEvolve: eine sich selbst entwickelnde Plattform zur Entdeckung von Algorithmen
Die Kernpositionierung von AlphaEvolve ist eine universelle Algorithmusentdeckungs- und Optimierungsplattform, die auf Large Language Models (LLMs), evolutionären Algorithmen und automatischen Evaluatoren basiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Codierungstools generiert AlphaEvolve nicht nur Code, sondern bewertet auch automatisch die Leistung dieses Codes, passt dann die Strategie auf der Grundlage der Bewertungsergebnisse an und generiert iterativ bessere Lösungen, wodurch im Wesentlichen der Prozess der "natürlichen algorithmischen Evolution" simuliert wird.
Der grundlegende Unterschied zwischen AlphaEvolve und früheren KI-Systemen:
| Merkmale der Kompetenz | AlphaCode (2022) | AlphaTensor (2022) | AlphaEvolve (2025) |
|---|---|---|---|
| Eingabe und Ausgabe | Natürliche Sprache → Programmcode | Strukturierte Aufgaben → Multiplikationsalgorithmus | Verallgemeinerte Probleme → überprüfbare Algorithmen |
| Umsetzungslogik | Einmalige Erzeugung | Struktursuche + Modellanpassung | LLM-Generierung + automatische Auswertung + evolutionäre Optimierung |
| Bewertungsmechanismen | Menschliche Bewertung oder statische Bewertung | Leistungsmetriken des Simulators | Automatischer dynamischer Betrieb + Bewertungsrückmeldung |
| Umfang der Anwendung | Themen von Programmierwettbewerben, usw. | Optimierung der Matrixmultiplikation | Programmierung, Algorithmen, Mathematik, Systemoptimierung |
Was es einzigartig macht:
- Der Mensch braucht keine schrittweisen Optimierungspläne mehr zu schreiben, sondern kann selbständig Verbesserungen vorschlagen, selbst testen und selbst verbessern
- Möglichkeit, ganze Abschnitte des Programmcodes zu ändern, nicht nur kleine Funktionsverbesserungen
- Sie lernen, verschiedene Strategien für unterschiedliche Probleme anzuwenden, z. B. Suchalgorithmen für komplexe Probleme und konstruktive Methoden für strukturierte Probleme.
- Bereits im Einsatz in Googles groß angelegter Produktionsumgebung, nicht nur ein Proof-of-Concept im Labor
Funktionsweise und technische Architektur von AlphaEvolve
AlphaEvolve ist ein mehrkomponentiges, mehrstufig verknüpftes komplexes System, das die folgenden Kernmodule und Arbeitsabläufe enthält:
Systemkomponenten und Prozesse
Der gesamte Workflow von AlphaEvolve besteht aus mehreren Modulen, die zusammenarbeiten:
- Eingangsstufe:: Der Benutzer erhält den ursprünglichen Programmcode, eine Definition des zu optimierenden Problems und eine automatische Bewertungsfunktion (zur Messung der Leistung des Codes, der Korrektheit der Ausgabe usw.).
- Kernmodul Zusammensetzung::
- Prompt-SamplerKombinieren Sie exzellente Lösungen aus der Vergangenheit mit dem Problemkontext, um komplexe Aufforderungen zu erstellen, die von Menschen bereitgestelltes Hintergrundwissen, Formeln und Codeschnipsel unterstützen.
- LLM-Integration (LLM-Ensemble)Verwenden Sie Gemini Flash, um schnell eine große Anzahl von Kandidaten zu generieren, und Gemini Pro, um die wichtigsten Empfehlungen zu optimieren und den Evolutionsprozess gemeinsam voranzutreiben.
- Automatische Auswerter (Auswerter)Automatisches Ausführen und Bewerten der Leistung jedes Programms mit Unterstützung für multimetrische Optimierung, kaskadierende Bewertung und parallele verteilte Ausführung.
- Programm-DatenbankSpeicherung historischer Programme, Bewertungsergebnisse und Änderungen, um eine neue Generation von Prompts zu erstellen, die eine Evolution in Form eines "genetischen Gedächtnisses" ermöglichen.
- evolutionärer Zyklus::
- Wählen Sie ein "übergeordnetes Programm" aus der Datenbank und extrahieren Sie dessen optimale Struktur.
- Aufbau der aktuellen Aufgabe und des Kontexts über Prompt
- LLM erzeugt einen neuen Code-Diff (diff)
- Anwendungsunterschiede Form "Unterprogramme"
- Bewerter läuft und punktet
- Wenn das untergeordnete Programm das übergeordnete Programm übertrifft, wird es in die Datenbank aufgenommen und geht in die nächste Evolutionsrunde.
Bei diesem Prozess wird nicht nur der Code selbst, sondern auch die PROMPT- und Bewertungsmetriken weiterentwickelt, was eine hochgradig adaptive Suchoptimierung ermöglicht.
Die Grenzen der Mathematik verschieben: die wissenschaftlichen Leistungen von AlphaEvolve
AlphaEvolve hat mehrere Durchbrüche auf dem Gebiet der mathematischen und algorithmischen Entdeckung erzielt und eine Reihe von offenen Problemen gelöst, die lange Zeit ungelöst geblieben sind:
Neuer Algorithmus für die Matrixmultiplikation
Eine der bemerkenswertesten Errungenschaften von AlphaEvolve war die Entdeckung eines effizienteren Algorithmus für die Multiplikation komplexer 4×4-Matrizen als der Straßen-Algorithmus von 1969, der bis dahin als optimale Lösung in diesem Bereich galt und 49 Multiplikationen erforderte, die AlphaEvolve auf 48 reduzierte und damit einen Rekord aufstellte, der seit 56 Jahren nicht mehr verbessert worden war.
Fortschritte beim 300-Jahre-Geometrie-Rätsel
AlphaEvolve hat auch einen wichtigen Durchbruch beim berühmten Kissing Number Problem erzielt. Bei diesem Problem wird untersucht, wie viele Einheitskugeln im n-dimensionalen Raum eine zentrale Einheitskugel tangieren können, ohne sich gleichzeitig zu schneiden. In 11 Dimensionen fand AlphaEvolve eine Struktur, die aus 593 Außenkugeln besteht, was die bisherige untere Grenze von 592 anhebt und sich der bekannten oberen Grenze von 868 nähert.
Darüber hinaus gab es Durchbrüche bei offenen Problemen in mehreren Bereichen der Mathematik:
- Der Bereich der AnalytikVerbesserung bekannter optimaler Schranken für mehrere Autokorrelationsungleichheitsprobleme; leicht verbesserte obere Schranken durch Optimierung der Konstruktion der Unschärferelation in der Fourier-Analyse.
- Kombinatorische Mathematik und ZahlentheorieErdős' Minimalüberschneidungsproblem: Stellt eine neue obere Schranke für Erdős' Minimalüberschneidungsproblem auf und übertrifft damit den bisherigen Rekord.
- Geometrie und StapelungsproblemeDurchbrüche wurden bei mehreren Problemen erzielt, darunter die Optimierung des Verhältnisses zwischen maximalem und minimalem Abstand und die optimale Füllung von verschachtelten Polygonen.
Von den mehr als 50 offenen Mathematikaufgaben, die vom DeepMind-Team getestet wurden, entdeckte AlphaEvolve bei 751 TP3T der Probleme die modernsten Lösungen wieder und verbesserte die besten bekannten Lösungen bei 201 TP3T der Probleme.
Es ist erwähnenswert, dass der Fields-Medaillengewinner Tao Zhexuan auch direkt an der Erforschung der mathematischen Anwendungen von AlphaEvolve beteiligt war.
Verbesserung der Ökoeffizienz von Google: Praktische Anwendungen und Ergebnisse
AlphaEvolve ist von der theoretischen Forschung zur praktischen Anwendung übergegangen und hat in mehreren der wichtigsten Systeme von Google zu erheblichen Effizienzsteigerungen geführt:
Optimierung von Rechenzentren
Ein heuristischer Planungsalgorithmus für das Borg-Cluster-Management-System von Google ist seit mehr als einem Jahr in der Produktion im Einsatz und beansprucht konstant etwa 0,7% an Rechenressourcen. Der Algorithmus löst das Problem der "gestrandeten Ressourcen" (z. B. wenn der Speicher knapp wird, die CPU aber noch verfügbar ist) und generiert einfachen und lesbaren Code, der für Ingenieure leicht zu debuggen und einzusetzen ist.
Synergie bei der Entwicklung von AI-Chips
AlphaEvolve bietet eine Rewrite-Lösung auf Verilog-Ebene für Matrixmultiplikationsschaltungen in Google TPUs, die redundante Bits entfernt und gleichzeitig die funktionale Korrektheit beibehält. Dieser Vorschlag wurde in den Design-Flow für zukünftige Chip-Generationen aufgenommen und wird voraussichtlich zu erheblichen Einsparungen bei Chipfläche und Stromverbrauch führen.
Beschleunigung der AI-Modellschulung
Was das KI-Training angeht, hat AlphaEvolve ebenfalls erstaunliche Optimierungsfähigkeiten bewiesen:
- Optimierter Kernel für die Matrixmultiplikation beim Training des Gemini-Modells, Beschleunigung um 231 TP3T und Reduzierung der gesamten Trainingszeit um 11 TP3T
- Überarbeitung von Low-Level-GPU-Befehlen im FlashAttention-Kernel für eine Geschwindigkeitssteigerung von 32,5%
Durch diese Optimierungen wird nicht nur die Leistung verbessert, sondern auch die für die Kernel-Optimierung erforderliche Entwicklungszeit drastisch reduziert - von wochenlangem Expertenaufwand auf wenige Tage bei automatisierten Experimenten -, so dass die Forscher schneller Innovationen entwickeln können.
Zukunftsaussichten und Auswirkungen von AlphaEvolve
Als universell einsetzbare Plattform zur Entdeckung und Optimierung von Algorithmen geht das Anwendungsversprechen von AlphaEvolve weit über das bisher Erreichte hinaus. Es stellt ein neues Paradigma für KI-gestützte wissenschaftliche Entdeckung und Algorithmenentwicklung dar und wird in Zukunft voraussichtlich weitreichende Auswirkungen auf viele weitere Bereiche haben:
- Ausweitung auf weitere wissenschaftliche BereicheObwohl es derzeit vor allem in der Mathematik und Informatik verwendet wird, kann es aufgrund seiner Allgemeinheit auf jede Lösung eines Problems angewendet werden, das als Algorithmus beschrieben und automatisch überprüft werden kann, einschließlich Materialwissenschaft, Arzneimittelforschung usw.
- Ein neues Modell der Zusammenarbeit zwischen KI und menschlichen ExpertenAlphaEvolve bietet ein neues Modell der Zusammenarbeit zwischen KI und Experten, bei dem die KI für die Erkundung einer großen Anzahl von Möglichkeiten und die Entwicklung innovativer Lösungen verantwortlich ist, während menschliche Experten für die Validierung und das Verständnis dieser Lösungen zuständig sind.
- Demokratisierung der algorithmischen OptimierungIn dem Maße, wie sich diese Techniken weiterentwickeln, wird die fortgeschrittene algorithmische Optimierung nicht mehr auf einige wenige Spezialisten beschränkt sein, und mehr Entwickler und Forscher werden diese Werkzeuge nutzen können, um die Effizienz ihrer Arbeit zu verbessern.
- Mögliche wirtschaftliche und ökologische AuswirkungenAllein die Anwendungen im Rechenzentrum von Google haben eine Ressourcenrückgewinnungsrate von 0,71 TP3T ergeben, und wenn diese Technologie weit verbreitet ist, wird sie in den Rechenzentren auf der ganzen Welt eine Menge Energie und Ressourcen einsparen.
AlphaEvolve ist jetzt offen für frühe Testeinladungen, die nicht nur auf den akademischen Bereich beschränkt sind, sondern offen für Bewerbungen von Anwendern aus allen Branchen, die das Feld der algorithmischen Optimierung erforschen wollen, und kündigt deren Rolle in einer breiteren Palette von Anwendungsszenarien an.
Es markiert einen neuen Meilenstein in der Informatik - KI-Systeme sind nicht mehr nur Werkzeuge, die von menschlichen Programmierern programmiert werden, sondern Partner, die in der Lage sind, selbständig Algorithmen zu entdecken und zu verbessern - eine Veränderung, die eine Revolution in der Programmierung auslösen könnte, wie es AlphaGo für Go tat.
