AlphaEvolve：DeepMindのGemini搭載エージェントがゲノミクス、電力網、TPC回路にわたるアルゴリズムを最適化する

Google DeepMindは、アルゴリズム設計のためのGemini搭載コーディングエージェントAlphaEvolveに関する最新情報を公開しました。1年前に初めて紹介され、現在はゲノミクス、電力網最適化、地球科学、量子コンピューティング、数学、AIインフラストラクチャに応用されています。

主な成果

• ゲノミクス: AlphaEvolveは、DeepConsensus（GoogleのDNAシーケンシングエラー補正モデル）を改善し、バリアント検出エラーを30%削減しました。PacBioは、シーケンシング機器の精度向上を報告しており、これまで隠れていた疾患原因変異の発見につながる可能性があります。
• 電力網最適化: AC Optimal Power Flow問題に適用したところ、訓練済みGNNモデルの実行可能性率が14%から88%以上に向上し、電力網におけるコストのかかる後処理を削減しました。
• 地球科学: Earth AIモデルの自動最適化により、20カテゴリーにわたる自然災害（山火事、洪水、竜巻）のリスク予測精度が5%向上しました。
• 量子物理学: GoogleのWillowプロセッサ用の量子回路を提案し、従来のベースラインと比較してエラーを10分の1に低減し、初の実験的実証を可能にしました。
• 数学: テレンス・タオと協力し、Erdős問題の解決に貢献。巡回セールスマン問題とラムゼー数の下限を改善し、Tammes問題（ギャラリーに最適化例を表示）にも寄与しました。
• インフラストラクチャ: 次世代TPU設計を最適化し、2日間でより効率的なキャッシュ置換ポリシーを発見。これらのタスクは従来、人間が数ヶ月かけて行っていました。
• その他の領域: 解釈可能な神経科学モデルの発見、ミクロ経済学の市場限界の証明、ニューラルネットワークの基本構成要素の進歩、暗号技術、合成データ生成、フロンティアAIモデルの安全性対策などに貢献。

対象読者

AI駆動の最適化パイプラインを構築する開発者や研究者、あるいは科学計算、ハードウェア設計、大規模インフラストラクチャにおけるアルゴリズム発見に取り組む方々。