DeepMind AlphaEvolve récords entre disciplinas: la multiplicación de matrices de 4×4 supera el récord de Strassen de 1969 y el entrenamiento de Gemini es 1% más rápido

Google DeepMind el 7 de mayo (hora de Estados Unidos) publicó un informe de resultados de AlphaEvolve, con logros de enfoque multidisciplinario. El blog oficial de DeepMind resume los avances concretos de AlphaEvolve desde su lanzamiento: encontrar un método para multiplicación de matrices complejas 4×4 que supera el algoritmo de Strassen de 1969 (48 multiplicaciones escalares puras), colaborar con matemáticos como Terence Tao para resolver múltiples problemas matemáticos abiertos de Erdős, ahorrar 0,7% de recursos globales de cómputo en centros de datos de Google, aumentar en 23% la velocidad de los kernels clave entrenados de Gemini y reducir en 1% el tiempo total de entrenamiento de Gemini.

Arquitectura: agente evolutivo con exploración de amplitud de Gemini Flash + evaluación en profundidad de Gemini Pro

AlphaEvolve es un codificador de agente evolutivo, diseñado para el descubrimiento y la optimización de algoritmos de propósito general:

Gemini Flash—maximiza la amplitud de ideas de exploración

Gemini Pro—ofrece sugerencias críticas en profundidad

evaluador automático—verifica cada respuesta candidata y proporciona retroalimentación

marco evolutivo—itera continuamente con base en la retroalimentación del evaluador y conserva las soluciones más prometedoras

Esta estructura permite que AlphaEvolve genere y pruebe soluciones para problemas abiertos de forma continua sin guía previa de humanos, y es adecuada para ámbitos donde las respuestas se pueden verificar automáticamente (algoritmos, matemáticas y problemas de optimización).

Logros matemáticos: la multiplicación de matrices 4×4 supera el récord de 1969 y, en colaboración con Terence Tao, resuelve problemas de Erdős

AlphaEvolve en avances concretos en matemáticas y ciencias de la computación:

Multiplicación de matrices de valores complejos 4×4: encontrar un algoritmo que requiere solo 48 multiplicaciones escalares, superando el mejor resultado propuesto por Strassen en 1969

Colaboración con matemáticos reconocidos como Terence Tao, para resolver de forma conjunta múltiples problemas abiertos de Erdős

El algoritmo de Strassen es una de las mejores soluciones de larga data en la complejidad del cálculo de multiplicación de matrices; en este caso, AlphaEvolve rompe un récord de varias décadas, y es un ejemplo concreto de “un agente de IA que encuentra una nueva solución en el límite de las matemáticas”.

Logros de infraestructura: eficiencia energética en centros de datos de Google y reducción de errores de circuitos cuánticos 10×

AlphaEvolve en aplicaciones dentro de los propios sistemas de Google:

Centros de datos: encontrar un método de planificación de tareas mejor, recuperando en promedio 0,7% de recursos globales de cómputo

Entrenamiento de Gemini: acelerar en 23% la velocidad de kernels clave y reducir en 1% el tiempo total de entrenamiento

Física cuántica: en el procesador cuántico Willow de Google, el error del circuito cuántico diseñado por AlphaEvolve es 10 veces menor que el mejor punto de referencia de optimización tradicional, permitiendo que simulaciones de moléculas complejas se ejecuten en Willow

Optimización de redes eléctricas: aumentar de 14% a más de 88% la proporción de soluciones factibles al resolver el problema AC Optimal Power Flow con un modelo de redes neuronales de grafos (GNN)

Ciencias de la Tierra: automatizar el modelo Earth AI de optimización; mejorar 5% la precisión de predicción del riesgo de desastres naturales

Eventos concretos que se pueden seguir: si AlphaEvolve se pone a disposición de investigadores externos desde herramientas internas de Google, avances posteriores en la serie de problemas de Erdős, y el progreso de la comercialización de AlphaEvolve en Google Cloud (DeepMind ya anunció en el blog de Google Cloud las integraciones relacionadas).

Este artículo del desempeño multidisciplinario de DeepMind AlphaEvolve: la multiplicación de matrices 4×4 supera el récord de Strassen de 1969 y el entrenamiento de Gemini acelera 1% aparece por primera vez en Cadena Noticias ABMedia.