Google DeepMind acaba de lanzar una tecnología revolucionaria, AlphaEvolve, una nueva inteligencia codificada por IA que no sólo escribe y optimiza algoritmos automáticamente, sino que también realiza importantes descubrimientos científicos. Este artículo profundiza en el funcionamiento de esta revolucionaria tecnología, sus características clave y sus aplicaciones prácticas en diversos campos.
AlphaEvolve: una plataforma de descubrimiento de algoritmos autoevolutivos
El posicionamiento central de AlphaEvolve es una plataforma universal de descubrimiento y optimización de algoritmos basada en Large Language Models (LLMs), algoritmos evolutivos y evaluadores automáticos. A diferencia de las herramientas tradicionales de codificación de IA, AlphaEvolve no solo genera código, sino que también evalúa automáticamente el rendimiento de ese código, luego ajusta la estrategia en función de los resultados de la evaluación y genera iterativamente mejores soluciones, simulando esencialmente el proceso de "evolución algorítmica natural".
La diferencia fundamental entre AlphaEvolve y los sistemas de IA anteriores:
| Características de las competencias | Código Alfa (2022) | AlphaTensor (2022) | AlphaEvolve (2025) |
|---|---|---|---|
| entrada y salida | Lenguaje natural → código de programa | Tareas estructuradas → Algoritmo de multiplicación | Problemas generalizados → algoritmos verificables |
| lógica de aplicación | Generación única | Búsqueda de estructuras + ajuste de modelos | Generación de LLM + evaluación automática + optimización evolutiva |
| Mecanismos de evaluación | Evaluación humana o evaluación estática | Métricas de rendimiento del simulador | Funcionamiento dinámico automático + retroalimentación de la clasificación |
| Ámbito de aplicación | Temas de concursos de programación, etc. | Optimización de la multiplicación de matrices | Programación, algoritmos, matemáticas, optimización de sistemas |
Lo que lo hace único:
- No es necesario que los humanos redacten planes de optimización paso a paso, puede proponer mejoras de forma autónoma, autocomprobarse y automejorarse.
- Capacidad para modificar secciones enteras del código del programa, no sólo pequeños retoques de las funciones.
- Aprenderá a aplicar diferentes estrategias a distintos problemas, por ejemplo, utilizando algoritmos de búsqueda para problemas complejos y métodos constructivos para problemas estructurados.
- Ya se utiliza en el entorno de producción a gran escala de Google, no es sólo una prueba de concepto de laboratorio.
Mecanismo de funcionamiento y arquitectura técnica de AlphaEvolve
AlphaEvolve es un sistema complejo multicomponente y vinculado en varias etapas que contiene los siguientes módulos y flujos de trabajo básicos:
Componentes y procesos del sistema
El flujo de trabajo global de AlphaEvolve se construye a partir de múltiples módulos que trabajan en concierto:
- etapa de entradaEl usuario recibe el código inicial del programa, una definición del problema que debe optimizarse y una función de evaluación automatizada (para medir el rendimiento del código, la corrección de los resultados, etc.).
- Composición del módulo básico::
- Muestra de preguntasCombine soluciones históricamente excelentes con el contexto del problema para crear instrucciones complejas compatibles con los conocimientos previos, las fórmulas y los fragmentos de código proporcionados por los usuarios.
- Integración LLM (LLM Ensemble)Utilice Gemini Flash para generar rápidamente un gran número de candidatos y Gemini Pro para optimizar en profundidad las recomendaciones clave para impulsar de forma colaborativa el proceso de "evolución".
- Evaluadores automáticos (Evaluadores): Ejecuta y evalúa automáticamente el rendimiento de cada programa, admitiendo optimización multimétrica, evaluación en cascada y ejecución distribuida paralela.
- Base de datos del programaAlmacenamiento de programas históricos, puntuaciones de evaluación y modificaciones para construir una nueva generación de Prompts, lo que permite una evolución similar a la "memoria genética".
- ciclo evolutivo::
- Seleccione un "programa padre" de la base de datos y extraiga su estructura óptima.
- Construir la tarea actual y el contexto a través de Prompt
- LLM genera un nuevo diff de código (diff)
- Diferencias de aplicación forma "subrutinas"
- El evaluador ejecuta y puntúa
- Si el programa hijo supera al programa padre, se añade a la base de datos y pasa a la siguiente ronda de evolución.
Este proceso hace evolucionar no sólo el propio código, sino también el PROMPT y las métricas de evaluación, lo que permite una optimización de la búsqueda altamente adaptativa.
Superar los límites de las matemáticas: los logros científicos de AlphaEvolve
AlphaEvolve ha realizado varios avances en el campo del descubrimiento matemático y algorítmico, resolviendo una serie de problemas abiertos que llevaban mucho tiempo sin resolverse:
Innovación en el algoritmo de multiplicación de matrices
Uno de los logros más notables de AlphaEvolve fue el descubrimiento de un algoritmo más eficiente para multiplicar matrices complejas de 4×4 que el algoritmo de Strassen de 1969, que hasta entonces se consideraba la solución óptima en este campo, ya que requería 49 multiplicaciones, que AlphaEvolve redujo a 48, batiendo un récord que no se había mejorado en 56 años.
Avances en el rompecabezas de los 300 años de geometría
AlphaEvolve también hizo un gran avance en el famoso Problema del Número Besador. Este problema explora cuántas esferas unitarias en un espacio de n dimensiones pueden ser tangentes a una esfera unitaria central sin intersectarse entre sí al mismo tiempo. En 11 dimensiones, AlphaEvolve encontró una estructura formada por 593 esferas exteriores, lo que elevaba el límite inferior anterior de 592 y se acercaba al límite superior conocido de 868.
Además, se han producido avances en problemas abiertos en varias áreas de las matemáticas:
- El campo de la analíticaMejora de los límites óptimos conocidos para varios problemas de desigualdad de autocorrelación; límites superiores ligeramente mejorados mediante la optimización de la construcción del principio de incertidumbre en el análisis de Fourier.
- Matemáticas combinatorias y teoría de números: Se establece un nuevo límite superior para el problema de superposición mínima de Erdős, superando el récord anterior.
- Problemas de geometría y apilamientoEl resultado: se han logrado avances en varios problemas, como la optimización de la relación entre la distancia máxima y la mínima y el relleno óptimo de polígonos anidados.
De los más de 50 problemas matemáticos abiertos probados por el equipo de DeepMind, AlphaEvolve redescubrió soluciones de vanguardia en unos 751 TP3T de problemas, y mejoró las mejores soluciones conocidas en 201 TP3T de problemas.
Cabe mencionar que el medallista Fields Tao Zhexuan también participó directamente en la exploración de las aplicaciones matemáticas de AlphaEvolve.
Mejora de la ecoeficiencia de Google: aplicaciones prácticas y resultados
AlphaEvolve ha pasado de la investigación teórica a las aplicaciones prácticas, produciendo importantes mejoras de eficiencia en varios de los sistemas clave de Google:
Optimización de centros de datos
Un algoritmo heurístico de programación para el sistema de gestión de clústeres Borg de Google lleva más de un año en producción, recuperando sistemáticamente alrededor de 0,7% de recursos informáticos. El algoritmo resuelve el problema de los "recursos varados" (por ejemplo, quedarse sin memoria pero seguir disponiendo de CPU) y genera un código sencillo y legible que los ingenieros pueden depurar e implantar fácilmente.
Sinergia en el diseño de chips de IA
AlphaEvolve proporciona una solución de reescritura a nivel Verilog para circuitos de multiplicación matricial en TPUs de Google, eliminando bits redundantes y manteniendo la corrección funcional. Esta propuesta se ha adoptado en los flujos de diseño de chips de la futura generación y se espera que suponga un ahorro significativo en el área del chip y en el consumo de energía.
Aceleración del entrenamiento de modelos de IA
En cuanto al entrenamiento de la IA, AlphaEvolve también ha demostrado una capacidad de optimización asombrosa:
- Núcleo de multiplicación de matrices optimizado en el entrenamiento del modelo Gemini, que acelera 231 TP3T y reduce el tiempo total de entrenamiento en 11 TP3T.
- Refactorización de las instrucciones de bajo nivel de la GPU en el kernel de FlashAttention para aumentar la velocidad en 32,5%.
Estas optimizaciones no sólo mejoran el rendimiento, sino que también reducen drásticamente el tiempo de ingeniería necesario para la optimización de los núcleos, de semanas de trabajo de expertos a días de experimentos automatizados, lo que permite a los investigadores innovar con mayor rapidez.
Perspectivas de futuro e implicaciones de AlphaEvolve
Como plataforma de descubrimiento y optimización de algoritmos de uso general, la promesa de aplicación de AlphaEvolve va mucho más allá de lo que se ha logrado hasta ahora. Representa un nuevo paradigma para el descubrimiento científico asistido por IA y el diseño de algoritmos, y se espera que tenga un impacto de gran alcance en muchos más campos en el futuro:
- Expansión a campos científicos más ampliosAunque actualmente se utiliza sobre todo en matemáticas y ciencias de la computación, su generalidad significa que puede aplicarse a cualquier solución de un problema que pueda describirse como algoritmo y verificarse automáticamente, incluida la ciencia de los materiales, el descubrimiento de fármacos, etc.
- Un nuevo modelo de colaboración entre IA y expertos humanos: AlphaEvolve ofrece un nuevo modelo de colaboración entre IA y expertos, en el que la IA se encarga de explorar un gran número de posibilidades y proponer soluciones innovadoras, y los expertos humanos se encargan de validar y comprender estas soluciones.
- Democratización de la optimización algorítmicaLa optimización algorítmica avanzada, a medida que evolucionen estas técnicas, podría dejar de estar limitada a unos pocos especialistas, y un mayor número de desarrolladores e investigadores podrán utilizar estas herramientas para mejorar la eficacia de su trabajo.
- Posibles repercusiones económicas y medioambientales: Sólo las aplicaciones en el centro de datos de Google han mostrado una tasa de recuperación de recursos de 0,71 TP3T, y si esta tecnología se adopta de forma generalizada, ahorrará mucha energía y recursos en los centros de datos de todo el mundo.
AlphaEvolve ya está abierto a invitaciones para pruebas tempranas, no sólo limitadas al mundo académico, sino abiertas a solicitudes de usuarios de todas las industrias que deseen explorar el campo de la optimización algorítmica, anunciando su papel en una gama más amplia de escenarios de aplicación.
Marca un nuevo hito en la informática: los sistemas de IA ya no son meras herramientas que programan los programadores humanos, sino socios capaces de descubrir y mejorar algoritmos por sí mismos, un cambio que puede desencadenar una revolución en la programación como AlphaGo hizo con el Go.
