Googleがコード最適化・アルゴリズム発見エージェントの「AlphaEvolve」を一般公開

既存のコードや情報解析手法などを最適化し、新しい手法を提案することもできるGoogleのAIエージェント「AlphaEvolve」がついに一般公開されました。AlphaEvolveは発表から1年以上にわたり限定公開されていて、その間に現実世界の解析手法や数学の未解決問題に対する回答を多数提示していました。

AlphaEvolve is available for everyone | Google Cloud Blog
https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/alphaevolve-is-available-for-everyone?hl=en

AlphaEvolve の概要  |  Gemini Enterprise  |  Google Cloud Documentation
https://docs.cloud.google.com/gemini/enterprise/docs/alphaevolve/developer-guide/overview?hl=ja

AlphaEvolveは「Geminiを基盤としたコード最適化およびアルゴリズム発見エージェント」と説明されたモデルで、企業や研究機関がアルゴリズム問題を解決することを支援します。このモデルは限定公開されていた間にさまざまな科学的・数学的発見を成し遂げていました。

GoogleのAI「AlphaEvolve」が1年でDNA解析・電力網・量子計算・物流まで最適化、アルゴリズム発見AIの実績まとめ - GIGAZINE

例えば生命科学の分野では、DNA解析モデルの改善にAlphaEvolveが使われ、DNA配列の中にある病気に関係する変化を見落としたり、存在しない変化を誤って検出したりする「変異検出エラー」を30％削減しています。

化学メーカーのBASFは世界中に展開したサプライチェーンの全体像をデジタル上に再現して最適化を試み、既存の計画・予測モデルを80％以上改善。物流管理のFM Logisticは倉庫の配送ルートの最適化を行い、これ以上の改善は困難だというところまで効率化を成し遂げたそうです。

このほか、50以上の数学の未解決問題のうち約75％の問題で最先端の解法の再発見に成功したり、自然災害リスクを予測するAIモデルで観測データを扱いやすい形に変換する手法を改善し精度を向上させたり、量子プロセッサで分子シミュレーションを実行するための量子回路を提案したりと、多岐にわたる分野で大活躍しているとのことです。

AlphaEvolveはGoogle Cloudのサービスとして一般公開されます。AlphaEvolveを自社環境に導入する際は、問題定義から本番環境向けに最適化されたコードの完成までを以下4つのステップで進める必要があります。
・定義(Define)：ベースラインとなる初期アルゴリズムと問題定義に加え、解決したい問題の背景知識や文脈情報を提供
・評価(Measure)：正確性、性能、運用上の制約など、重要な指標に基づいて候補プログラムを客観的に評価するためのスコアリング関数を定義
・最適化(Optimize)：AlphaEvolveのエージェント実行基盤を使用して最適化されたコードを生成
・適用(Apply)：得られた高度に最適化されたアルゴリズムを本番環境のワークロードやインフラに直接導入

Google Cloudのチーフサイエンティスト兼Google DeepMindサイエンス担当バイスプレジデントであるPushmeet Kohli氏は、「AIは私たちの働き方を加速する生産性支援ツールから、私たちが実現できることの可能性を広げる発見エンジンへと進化しています。AlphaEvolveのようなツールは、複雑な計算探索空間を自律的に探索することで、研究者やエンジニアが従来の人間の直感を補完する画期的なアルゴリズムを発見することを支援しています」と述べました。