يعمل نظام Google DeepMind على تحسين تصميمات الرقائق ويعالج مشاكل الرياضيات التي لم يتم حلها ولكن لم يتم طرحها إلى الباحثين خارج الشركة
بواسطة”http://www.scientificamerican.com/author/elizabeth-gibney/”> إليزابيث جيبني & &”http://www.scientificamerican.com/author/nature-magazine/”> مجلة الطبيعة
يقول DeepMind أن Alphaevolve ساعد في تحسين تصميم رقائق الذكاء الاصطناعي.
MF3D/Getty Images
استخدمت Google DeepMind نماذج chatbot للتوصل إلى حلول للمشاكل الرئيسية في الرياضيات وعلوم الكمبيوتر.
النظام ، الذي يسمى Alphaevolve ، يجمع بين إبداع نموذج لغة كبير (LLM) مع خوارزميات يمكنها فحص اقتراحات النموذج لتصفية الحلول وتحسينها. تم وصفه في ورقة بيضاء”https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/AlphaEvolve.pdf”> أصدرته الشركة في 14 مايو.
على دعم الصحافة العلمية
إذا كنت تستمتع بهذا المقال ، ففكر في دعم الصحافة الحائزة على جوائز”http://www.scientificamerican.com/getsciam/”> الاشتراك. من خلال شراء اشتراك ، تساعد على ضمان مستقبل القصص المؤثرة حول الاكتشافات والأفكار التي تشكل عالمنا اليوم.
ساعد Alphaevolve في تحسين تصميم الجيل القادم من وحدات معالجة الموترات – رقائق الحوسبة التي تم تطويرها خصيصًا من أجل الذكاء الاصطناعي – ووجدت طريقة لاستغلال قدرة الحوسبة العالمية في جميع أنحاء العالم بشكل أكثر كفاءة ، مما يوفر 0.7 ٪ من إجمالي الموارد. يقول كوهلي: “لقد كان له تأثير كبير”.
AI للأغراض العامة
معظم التطبيقات الناجحة لمنظمة العفو الدولية في العلوم حتى الآن – بما في ذلك”https://www.nature.com/articles/d41586-024-03214-7″> أداة تصميم البروتين Alphafold -شاركت خوارزمية تعليمية تم تصنيعها يدويًا لمهمتها ، كما يقول Krenn. لكن Alphaevolve هو للأغراض العامة ، حيث يستغل قدرات LLMs لإنشاء رمز لحل المشكلات في مجموعة واسعة من المجالات.
يصف DeepMind Alphaevolve بأنه “عامل” ، لأنه ينطوي على استخدام نماذج AI التفاعلية. لكنه يستهدف نقطة مختلفة في العملية العلمية من العديد من “وكيل” آخر”https://www.nature.com/articles/d41586-024-01684-3″> العلم الذكاء الاصطناعي الأنظمة التي تم استخدامها”https://www.nature.com/articles/d41586-024-02842-3″> مراجعة الأدب و”https://www.nature.com/articles/d41586-025-01364-w”> اقترح فرضيات.
alphaevolve يبني على”https://www.nature.com/articles/d41586-023-04043-w”> نظام البحث في الشركة، والتي تم عرضها في عام 2023 لاستخدام نهج تطوري مماثل لتفوق البشر في المشكلات التي لم يتم حلها في الرياضيات. بالمقارنة مع Funsearch ، يمكن لـ Alphaevolve التعامل مع أجزاء أكبر من الكود ومعالجة الخوارزميات الأكثر تعقيدًا عبر مجموعة واسعة من المجالات العلمية ، كما يقول Balog.
Alphatensor ، وهي أداة منظمة العفو الدولية التي وصفتها الشركة في عام 2022 ومصممة خصيصًا لميكانيكا المصفوفة.
التطبيقات الضيقة
يحتفظ باحثون آخرون بالحكم حول فائدة الأداة حتى يتم تجربة DeepMind خارج DeepMind. يقول هوان صن ، باحث منظمة العفو الدولية بجامعة ولاية أوهايو في كولومبوس: “حتى يتم اختبار الأنظمة من قبل مجتمع أوسع ، سأظل متشككًا وأخذ النتائج المبلغ عنها بحبوب من الملح”. يقول فريدر إنه سينتظر حتى يتم إعادة إنشاء نسخة مفتوحة المصدر من قبل الباحثين ، بدلاً من الاعتماد على نظام مملوك لـ DeepMind ، والذي يمكن سحبه أو تغييره.
على الرغم من أن Alphaevolve يتطلب طاقة حوسبة أقل لتشغيلها من Alphatensor ، إلا أنها لا تزال كثيفة جدًا للموارد بحيث لا يمكن توفيرها بحرية على خوادم DeepMind ، كما يقول Kohli.
هذه المقالة مستنسخة بإذن وكان نشرت لأول مرة في 14 مايو 2025.