Tým Google DeepMind představil AlphaEvolve – umělou inteligenci, která nejen řeší úkoly, ale dokáže navrhovat algoritmy od základů. Na rozdíl od předchozích projektů, jako je AlphaFold zaměřený na předpovídání struktury proteinů, nový systém využívá jazykové modely Gemini a „evoluční“ přístup: generuje varianty řešení, testuje jejich účinnost a automaticky vybírá nejlepší.
AlphaEvolve již přináší praktické výsledky. Například snížil energetickou spotřebu datových center Google o 0,7 %. Pro giganta jako Google i takové číslo znamená úspory v řádu milionů dolarů. Dalším průlomem je algoritmus pro násobení matic, který překonal metodu vyvinutou matematikem Volkerem Strassenem v roce 1969. Pro vlastní čipy Tensor AI optimalizoval hardwarový kód odstraněním zbytečných operací – to zvýší rychlost zpracování dat.
Hlavní výhoda AlphaEvolve spočívá v univerzálnosti. Systém není specializovaný na jednu úzkou oblast jako jeho předchůdci, ale dokáže řešit jakýkoli typ algoritmických problémů. Zároveň vývojáři snížili riziko „halucinací“ (chyb typických pro jazykové modely) díky automatické kontrole výsledků.
Technologie je zatím dostupná pouze v rámci Google kvůli složité integraci, v budoucnu by však mohla být adaptována pro externí výzkumníky. Detaily nejsou známy. Společnost nespecifikovala, zda se AlphaEvolve stane samostatnou službou nebo bude součástí stávajících nástrojů jako Gemini.
