اقتصاد وتكنولوجيا

ديب مايند تُطلق AlphaEvolve: نظام ذكاء اصطناعي ثوري لحل المسائل العلمية والرياضية

أعلنت شركة ديب مايند، التابعة لجوجل والمتخصصة في بحوث الذكاء الاصطناعي، عن إطلاق نظام جديد يُدعى AlphaEvolve، مصمم لمعالجة المسائل المعقدة في الرياضيات وعلوم الحوسبة.

ويُعد هذا النظام خطوة متقدمة في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يهدف إلى تقديم حلول مبتكرة ودقيقة لمشكلات تتطلب تقييمًا آليًا.

وفقًا لبيان رسمي صادر عن الشركة، يتميز AlphaEvolve بقدرته على تحسين البنية التحتية المستخدمة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لدى جوجل، مما يعزز كفاءتها.

وتخطط ديب مايند لتطوير واجهة مستخدم تفاعلية للنظام، مع إطلاق برنامج وصول مبكر لأكاديميين مختارين، تمهيدًا لتوسيع نطاق استخدامه مستقبلًا.

يعتمد AlphaEvolve على نماذج Gemini المتطورة، التي تمنحه ميزة تنافسية مقارنة بالأنظمة السابقة. ويتميز النظام بآلية تقييم تلقائية مبتكرة تقلل من ظاهرة “الهلوسة” الشائعة في النماذج اللغوية، حيث يولّد مجموعة من الحلول المحتملة لكل مسألة، ثم يقوم بفحصها وتصفيتها لضمان دقتها وصحتها.

لاستخدام النظام، يتعين على المستخدم إدخال المسألة مع تفاصيل إضافية مثل التعليمات، المعادلات، الشيفرات البرمجية، أو المراجع العلمية، بالإضافة إلى توفير معيار تقييم آلي، مثل صيغة رياضية، للتحقق من صحة الحلول.

ومع ذلك، يقتصر النظام على معالجة المسائل القابلة للتقييم الآلي، مثل تلك المتعلقة بعلوم الحوسبة وتحسين الأنظمة، وهو غير مناسب للمشكلات التي تتطلب تفسيرات لغوية أو حلول غير عددية، حيث يقدم الحلول على شكل خوارزميات فقط.

خضع AlphaEvolve لاختبارات مكثفة شملت 50 مسألة رياضية متنوعة، حيث نجح في إعادة اكتشاف الحلول المثلى المعروفة في 75% من الحالات، وتجاوزها بتقديم حلول محسّنة في 20% منها، وفقًا لادعاءات ديب مايند. وعلى صعيد التطبيقات العملية، ساهم النظام في زيادة كفاءة مراكز بيانات جوجل من خلال خوارزمية استعادت 0.7% من الموارد الحاسوبية العالمية، كما قدم تحسينات قلّصت زمن تدريب نماذج Gemini بنسبة 1%.

لم يحقق AlphaEvolve اكتشافات علمية جذرية، لكنه أظهر قدرة على تحسين تصميم شرائح TPU المستخدمة في تطوير الذكاء الاصطناعي لدى جوجل، وهي تحسينات كانت قد رُصدت جزئيًا بواسطة أدوات أخرى سابقًا.

وتؤكد ديب مايند أن النظام يُسهم في تسريع العمليات وتوفير الوقت، مما يتيح للخبراء التركيز على المهام الأكثر تعقيدًا وإبداعًا.

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

زر الذهاب إلى الأعلى