AlphaDev could become AlphaFold for coding

Özet

Google Deepmind’in AlphaDev’i, daha iyi bilgisayar algoritmaları bulmak için tasarlanmıştır. Yapay zeka sistemi, bir test çalışmasında %70’e kadar daha verimli sıralama algoritmaları buldu.

Google Deepmind, AlphaZero ve MuZero dahil olmak üzere birkaç etkili yapay zeka modeli geliştirmiştir. Bu algoritmalar, Google tarafından veri merkezlerini daha iyi yönetmek ve videoyu sıkıştırmak için kullanılır. Belki de bugüne kadarki en etkili olanı, dünyanın dört bir yanındaki araştırmacılar tarafından protein araştırma ve geliştirmesine yardımcı olmak için kullanılan bir algoritma olan AlphaFold’dur.

Şimdi Google Deepmind, yeni bilgisayar algoritmaları bulmak için pekiştirmeli öğrenmeyi kullanan bir yapay zeka sistemi olan AlphaDev’i tanıttı.

AlphaDev, günde trilyonlarca kez yürütülen algoritmaları iyileştirir

“Dijital toplum, hesaplama ve enerji kullanımı için artan talebi yönlendiriyor. Son 50 yıldır, buna ayak uydurmak için donanımdaki iyileştirmelere güvendik. bilgi işlem daha güçlü ve sürdürülebilir”, Google Deepmind araştırmasını açıklıyor. ” Bu, günde trilyonlarca kez çalışan kodu oluşturan algoritmalar için özellikle önemlidir.”

AlphaDev ile şirket, on yıllardır insanlar tarafından geliştirilen algoritmalardan daha iyi performans gösteren yeni ve daha hızlı bir sıralama algoritması keşfetti. Açık kaynak olan algoritmalar, çevrimiçi arama sonuçlarının sınıflandırılmasından sosyal mesajlaşmaya ve bilgisayarlarda ve akıllı telefonlarda hesaplamaya kadar her şeyin temelini oluşturur.

Yeni algoritmalar, libc++ LLVM sıralama kitaplığında iyileştirmelere yol açtı; bu, artık daha kısa diziler için yüzde 70’e kadar ve 250.000’den fazla öğeye sahip diziler için yaklaşık yüzde 1,7 daha hızlı. AlphaDev ayrıca, verileri depolamak ve almak için temel bir süreç olan karma oluşturma için daha hızlı bir algoritma keşfetti. Yeni karma algoritma, 9 ila 16 bayt aralığındaki veri merkezi karma işlevlerinin verimliliğini yüzde 30 artırıyor.

AlphaDev, montaj talimatları için AlphaZero’dur

AlphaDev, AlphaZero’ya dayalıdır, ancak AlphaDev, Go, Satranç veya Shogi oynamak yerine bilgisayarın montaj talimatlarıyla oynar. Montaj talimatları, bir bilgisayarın CPU’sunun anlayabileceği ve uygulayabileceği düşük seviyeli talimatlardır. Ekip, yeni algoritmalar keşfetmek için sıralamayı tek oyunculu bir “montaj oyununa” dönüştürdü. Her harekette AlphaDev, oluşturduğu algoritmayı ve CPU’da bulunan bilgileri gözlemler. Her harekette, sistem algoritmaya yeni bir talimat ekler.

Google Deepmind’e göre, montaj oyunu inanılmaz derecede zor çünkü AlphaDev’in daha iyi bir algoritma bulmak için çok sayıda olası talimat kombinasyonunu verimli bir şekilde elemesini gerektiriyor.

AlphaDev algoritmayı oluştururken, algoritmanın çıktısını beklenen sonuçlarla karşılaştırarak algoritmanın doğruluğunu kontrol eder. Sıralama algoritmaları için bu, sırasız sayıların girilmesi ve doğru sıralanmış sayıların çıkarılması anlamına gelir. AlphaDev, eğitim sırasında sayıları doğru sıraladığı ve bunu yaptığı hız ve verimlilik nedeniyle ödüllendirilir. Nihai amaç, doğru ve daha hızlı bir program bulmaktır.

AlphaDev bu tür algoritmaları bulduğunda, ekip bunların tersine mühendisliğini yaptı ve C++’a çevirdi.

AlphaDev gelecekte C++ koduyla oynayacak

Düşük seviyeli çevirici yönergelerindeki optimizasyon çok verimliydi ancak algoritmanın boyutu arttıkça sınırlarına ulaştı. Ekip şu anda AlphaDev’in algoritmaları doğrudan C++ gibi dillerde optimize etme yeteneğini araştırıyor.

“AlphaDev’i, tüm bilgi işlem ekosistemini optimize etmeye ve topluma fayda sağlayacak diğer sorunları çözmeye yardımcı olabilecek genel amaçlı yapay zeka araçları geliştirmeye yönelik bir adım olarak görüyoruz.”

Daha fazla bilgi için bkz. AlphaDev Blog yazısı.