DeepMind continua la sua missione, esplorando le potenzialità dell’intelligenza artificiale applicata alla scienza. A tal proposito, il rinomato centro di ricerca avanzata di Google propone un’innovazione utile con l’arrivo di AlphaEvolve. Tale sistema non si limita a rispondere a comandi o a scrivere codice su richiesta, ma implementa un vero e proprio meccanismo evolutivo. Quest’ultimo è in grado di proporre, valutare e perfezionare algoritmi all’avanguardia. Il tutto sfruttando la tecnologia Gemini su cui si fondano le recenti LLM di Google.
DeepMind: l’ultima innovazione nel settore dell’intelligenza artificiale
Il flusso di lavoro di AlphaEvolve è strutturato in più fasi. Ognuna è studiata per massimizzare efficienza e accuratezza. Il ricercatore inizia descrivendo il problema da risolvere, accompagnandolo con eventuali metodi già sperimentati o ipotesi di sviluppo. Successivamente, l’intelligenza artificiale genera un ventaglio di soluzioni alternative grazie all’integrazione di due varianti di Gemini. Si tratta di Flash, focalizzato sulla rapidità di calcolo, e Pro, orientato invece a un’analisi approfondita. Le proposte così ottenute vengono poi sottoposte a un modulo di valutazione che ne seleziona le migliori. Avviando così un processo iterativo di “selezione naturale” in stile genetico. Qui le soluzioni più promettenti vengono incrociate e mutate per ottenere nuove versioni ottimizzate.
Ciò che distingue AlphaEvolve di DeepMind da altri tool è la sua natura domain-agnostic. Non è confinato a un singolo ambito applicativo, ma può spaziare dall’ideazione di codice hardware all’ottimizzazione di procedure computazionali complesse. Già oggi Google impiega tale tecnologia nei propri data center, con risultati concreti e misurabili.
Sul fronte hardware, DeepMind ha già annunciato che AlphaEvolve ha proposto modifiche al codice Verilog del prossimo processore Tensor di Google. Eliminando bit superflui e incrementando l’efficienza complessiva del chip. Anche se tali cambiamenti siano ancora in fase di validazione, l’obiettivo è integrarli nelle release successive della nuova generazione di unità di elaborazione. Per il momento AlphaEvolve rimane accessibile solo all’interno degli ecosistemi Google. La sua architettura modulare tuttavia lascia intravedere la possibilità di sviluppare future versioni “snelle” da mettere a disposizione della comunità scientifica e di sviluppatori esterni.
