Big success of AI : गूगल के अल्फाइवॉल्व ने 56 साल पुराना गणितीय रिकॉर्ड तोड़ा, स्ट्रैसेन एल्गोरिदम फिर से लिखा

Big success of AI : गूगल के अल्फाइवॉल्व ने 56 साल पुराना गणितीय रिकॉर्ड तोड़ा, स्ट्रैसेन एल्गोरिदम फिर से लिखा

News India Live, Digital Desk: Big success of AI : एआई-सहायता प्राप्त वैज्ञानिक खोज के लिए एक बड़े कदम के रूप में, Google DeepMind ने AlphaEvolve का अनावरण किया है, जो एक नया कोडिंग एजेंट है जो बड़े भाषा मॉडल की शक्ति का उपयोग करके वास्तविक दुनिया और सैद्धांतिक चुनौतियों के लिए एल्गोरिदम विकसित करता है। जेमिनी फ्लैश और जेमिनी प्रो पर निर्मित यह टूल पहले से ही Google के कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर में और उन गणितीय समस्याओं को हल करने में परिणाम दिखा रहा है जो दशकों से शोधकर्ताओं को परेशान कर रही हैं।

अल्फाइवॉल्व एआई-जनरेटेड कोड को ऑटोमेटेड स्कोरिंग सिस्टम के साथ मिलाता है ताकि एल्गोरिदम का लगातार परीक्षण और परिशोधन किया जा सके। इस स्व-सुधार चक्र ने मैट्रिक्स गुणन, हार्डवेयर डिज़ाइन और संसाधन शेड्यूलिंग जैसे क्षेत्रों में समाधान खोलने में मदद की है।

अल्फाइवॉल्व की अब तक की सबसे बड़ी सफलताओं में से एक स्ट्रैसन के 1969 मैट्रिक्स गुणन एल्गोरिदम में सुधार करना था। 4×4 जटिल-मूल्यवान मैट्रिक्स के लिए, इसने आवश्यक स्केलर गुणन की संख्या को 49 से घटाकर 48 कर दिया, जो 56 वर्षों के बाद एक नया विश्व रिकॉर्ड है। टीम ने इन परिणामों की पुष्टि औपचारिक सत्यापन के माध्यम से की, न कि मानवीय अनुमान के माध्यम से।

इस प्रणाली का परीक्षण गणित में 50 से अधिक खुली समस्याओं पर भी किया गया, जिसमें लंबे समय से चली आ रही “किसिंग नंबर” समस्या भी शामिल है। 11 आयामों में, इसने एक केंद्रीय इकाई क्षेत्र के चारों ओर 593 गोले व्यवस्थित करके एक सख्त निचली सीमा पाई, जिसने 592 के पिछले रिकॉर्ड को पीछे छोड़ दिया।

अपने AI को तेज़ बनाने के लिए किया

यह सिर्फ़ सिद्धांत नहीं है। Google के विशाल डेटा केंद्रों के अंदर, AlphaEvolve ने Borg के लिए एक नया शेड्यूलिंग ह्यूरिस्टिक बनाया, यह वह टूल है जो मशीनों में कंप्यूट जॉब आवंटित करता है। यह एक बदलाव पहले से ही वैश्विक कंप्यूट क्षमता का लगभग 0.7% पुनर्प्राप्त कर रहा है। वास्तविक रूप से, यह एक बहुत बड़ी लागत और ऊर्जा बचत है।

यह यहीं नहीं रुका। सिस्टम ने जेमिनी एलएलएम को प्रशिक्षित करने में उपयोग किए जाने वाले मैट्रिक्स गुणन कर्नेल को भी बेहतर बनाया, जिससे प्रशिक्षण समय में 1% की कटौती हुई। इसने निम्न-स्तरीय अंकगणितीय सर्किट को अनुकूलित करके Google के टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट को भी बेहतर बनाने में मदद की, जो सीधे भविष्य के चिप डिज़ाइन में योगदान देता है।

अल्फाइवॉल्व डीएनए की तरह कोड विकसित करके काम करता है

अपने मूल में, अल्फाइवॉल्व कोड के लिए एक प्राकृतिक चयन इंजन की तरह है। यह एक प्रारंभिक फ़ंक्शन लेता है, जेमिनी मॉडल द्वारा सुझाए गए बदलावों को आज़माता है, उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है, और बेहतर प्रदर्शन करने वाले लोगों को रखता है। फिर, यह समय के साथ स्मार्ट और अधिक कुशल समाधानों में विकसित होना शुरू हो जाता है।

अल्फाइवॉल्व कर सकता है:

• विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में संपूर्ण कोडबेस विकसित करें
• एक साथ कई उद्देश्यों को हल करें (जैसे गति और सटीकता)
• निम्न-स्तरीय कंपाइलर कोड और यहां तक कि वेरिलॉग हार्डवेयर डिज़ाइन में भी परिवर्तन लागू करें

आगे क्या होगा?

डीपमाइंड अब शोधकर्ताओं और शिक्षाविदों के लिए प्रारंभिक पहुँच खोल रहा है। कंपनी के अनुसार, अल्फाइवॉल्व केवल गणित या एआई मॉडल के लिए नहीं है, इसका उपयोग दवा खोज, स्थिरता या यहाँ तक कि चिप आर्किटेक्चर में भी किया जा सकता है।

Google के शोधकर्ताओं का कहना है कि इसका लक्ष्य मानवीय अंतर्दृष्टि को AI स्केल के साथ जोड़ना है। उनके अपने शब्दों में, “अल्फ़ाइवॉल्व अत्याधुनिक LLM को स्वचालित मूल्यांकन मीट्रिक के साथ संयोजित करने की आश्चर्यजनक शक्ति को प्रदर्शित करता है।”