Google apresenta AI que escreve seu próprio código e economiza milhões

São Paulo — InkDesign News — A Google DeepMind apresentou o AlphaEvolve, um agente de inteligência artificial (IA) capaz de criar novos algoritmos computacionais e aplicá-los em tempo real. Esse sistema utiliza modelos de linguagem grande (LLM) e uma abordagem evolutiva, visando otimizar processos em data centers e resolver desafios matemáticos complexos.

Tecnologia e abordagem

AlphaEvolve integra modelos Gemini da Google, combinando capacidades de avaliação rápida com um processo de evolução de código. O sistema propõe mudanças em algoritmos existentes, que são testadas por avaliadores automatizados para determinar sua efetividade. Os algoritmos mais bem-sucedidos orientam novas iterações no processo.

“Um dos pontos críticos da nossa abordagem é focar em problemas com avaliadores claros. Para qualquer solução proposta, podemos verificar automaticamente sua validade e medir sua qualidade.”
(“One critical idea in our approach is that we focus on problems with clear evaluators. For any proposed solution or piece of code, we can automatically verify its validity and measure its quality.”)

— Alexander Novikov, Pesquisador, Google DeepMind

Aplicação e desempenho

O AlphaEvolve, em operação há mais de um ano nos data centers da Google, gerou resultados significativos. Um algoritmo descobriram que recupera, em média, 0,7% dos recursos computacionais em uso, proporcionando um ganho notável de eficiência.

Além disso, o sistema otimizou uma unidade de multiplicação de matriz utilizada para treinar os modelos Gemini, alcançando uma melhora de 23% na velocidade dessa operação, resultando em uma redução de 1% no tempo total de treinamento.

“Conseguimos otimizar o tempo de execução de um kernel vital em 23%, o que se traduziu em 1% de economia em todo o treinamento.”
(“We were able to optimize the practical running time of [a vital kernel] by 23%, which translated into 1% end-to-end savings on the entire Gemini training card.”)

— Alexander Novikov, Pesquisador, Google DeepMind

Impacto e mercado

A inovação do AlphaEvolve não se limita aos centros de dados. O sistema também otimizou circuitos em unidades de Processamento Tensorial (TPUs), contribuindo para designs de chips mais eficientes. As aplicações potenciais do AlphaEvolve se estendem para as ciências dos materiais e descoberta de medicamentos, onde a necessidade de soluções algorítmicas complexas é crescente.

Google DeepMind está desenvolvendo uma interface de usuário e um Programa de Acesso Antecipado para pesquisadores acadêmicos, vislumbrando uma aplicação mais ampla no futuro.

“A melhor colaboração entre humanos e IA pode ajudar a resolver desafios científicos abertos e também aplicá-los em escala.”
(“The best human-AI collaboration can help solve open scientific challenges and also apply them at Google scale.”)

— Alexander Novikov, Pesquisador, Google DeepMind

Os próximos passos para o AlphaEvolve incluem o aprimoramento contínuo das capacidades em conjunto com o avanço dos modelos de linguagem, indicando uma evolução na IA e sua integração em pleno desenvolvimento.

Fonte: (VentureBeat – AI)