DeepMind AI, il laboratorio di ricerca dietro a Google, ha raggiunto un risultato rivoluzionario nel campo delle scienze informatiche con il suo ultimo sistema AI, AlphaDev.
Questa versione specializzata di AlphaZero di DeepMind ha scoperto algoritmi di ordinamento e hash più veloci che hanno il potenziale per rivoluzionare le basi dell’informatica.
Algoritmi di ordinamento
In un articolo pubblicato sulla prestigiosa rivista Nature, DeepMind rivela che il nuovo algoritmo scoperto da AlphaDev può ottenere un notevole aumento dell’efficienza del 70% nell’ordinamento di brevi sequenze di elementi. Inoltre, per sequenze superiori a 250.000 elementi, l’algoritmo offre un miglioramento del circa 1,7% rispetto agli algoritmi esistenti nella libreria C++.
Questo progresso negli algoritmi di ordinamento si traduce in un ordinamento più veloce dei risultati di ricerca, portando a significativi risparmi di tempo ed energia quando implementato su larga scala.
Inoltre, il sistema AlphaDev ha anche scoperto un algoritmo più veloce per l’hashing delle informazioni, risultando in un miglioramento dell’efficienza del 30% per le funzioni di hashing nell’intervallo da 9 a 16 byte nei data center.
L’hashing è un processo mediante il quale un dato di qualsiasi dimensione viene convertito in una stringa di dimensioni fisse, chiamata hash, utilizzando una funzione hash
DeepMind ritiene che questo risultato segni una pietra miliare significativa nelle scienze informatiche, promettendo un aumento dell’efficienza e dell’efficacia in vari settori. Gli algoritmi di ordinamento innovativi, comprese tecniche innovative come le mosse di copia e scambio di AlphaDev, hanno il potenziale per ispirare nuove prospettive e strategie per ottimizzare gli algoritmi fondamentali delle scienze informatiche.
Il potere del reinforcement learning
Questa scoperta è una testimonianza del potere del reinforcement learning nella scoperta di nuovi algoritmi, in particolare nel campo dell’ottimizzazione del codice. DeepMind intende rendere questi nuovi algoritmi disponibili tramite la libreria di ordinamento standard LLVM libc++, beneficiando milioni di sviluppatori e aziende in diverse industrie.
È importante notare che questo aggiornamento rappresenta la prima revisione di questa sezione della libreria di ordinamento da oltre un decennio e la prima inclusione di un algoritmo sviluppato attraverso il reinforcement learning.
La maggior parte degli algoritmi computazionali ha raggiunto un punto in cui gli esperti umani faticano a ottimizzarli ulteriormente, creando un collo di bottiglia computazionale.
DeepMind sottolinea che l’utilizzo del reinforcement learning profondo migliora lo sviluppo tradizionale degli algoritmi generando algoritmi precisi ed efficienti. Ottimizzando la latenza effettiva misurata al livello delle istruzioni della CPU, effettuando una ricerca più efficiente e considerando programmi accurati e veloci, il reinforcement learning profondo si rivela prezioso nel migliorare le prestazioni degli algoritmi di ordinamento e hashing.
Gli algoritmi computazionali sono una sequenza di istruzioni logiche e precise che vengono utilizzate per risolvere un determinato problema o eseguire una determinata operazione su un computer.
Il team di ricerca ha addestrato AlphaDev utilizzando tecniche di reinforcement learning, prendendo ispirazione dal rinomato modello AlphaZero di DeepMind, che ha sconfitto campioni del mondo in giochi come Go, scacchi e shogi. Ridisegnando l’ordinamento come un “gioco di assembly”, AlphaDev sfrutta il reinforcement learning per osservare e generare algoritmi, tenendo conto delle informazioni della CPU.
Il reinforcement learning è un tipo di apprendimento automatico in cui un agente apprende attraverso l’interazione con un ambiente. L’agente prende decisioni e riceve feedback o ricompense dal ambiente in base alle sue azioni. Attraverso il processo di prova ed errore, l’agente impara a migliorare le sue azioni nel tempo, massimizzando le ricompense ottenute. Il reinforcement learning è spesso utilizzato per addestrare agenti artificiali in giochi, robotica, gestione dei rischi e altri compiti complessi.
Sfide superate e prospettive future
DeepMind considera AlphaDev una pietra miliare significativa nel suo obiettivo di creare strumenti AI versatili capaci di ottimizzare l’intero ecosistema informatico e affrontare diverse sfide sociali. Oltre all’ottimizzazione delle istruzioni di basso livello di assembly, l’azienda sta esplorando attivamente il potenziale di AlphaDev per ottimizzare algoritmi direttamente in linguaggi di alto livello come C++. Ciò fornirebbe un valore ancora maggiore per gli sviluppatori migliorando l’efficienza degli algoritmi sottostanti che vengono eseguiti nello stack informatico.
L’obiettivo finale di DeepMind è democratizzare i benefici dell’ottimizzazione degli algoritmi basata sull’AI, rendendoli accessibili agli sviluppatori di tutto il mondo. Sfruttando il potere del reinforcement learning, DeepMind mira ad abilitare gli sviluppatori a creare software più veloce ed efficiente, migliorando in definitiva le prestazioni di una vasta gamma di applicazioni e sistemi.
La svolta raggiunta da AlphaDev non solo dimostra il potenziale dell’AI nella scoperta di algoritmi, ma sottolinea anche l’importanza di spingere costantemente i limiti della ricerca nelle scienze informatiche. L’approccio di DeepMind nell’utilizzare il reinforcement learning per ottimizzare gli algoritmi a livello di assembly apre nuove strade per l’esplorazione e l’innovazione.
Versatilità e futuro di AlphaDev
Oltre agli algoritmi di ordinamento e hashing, DeepMind sta esplorando attivamente l’applicazione di AlphaDev ad altre aree critiche delle scienze informatiche, come gli algoritmi dei grafi, le operazioni di matrice e gli algoritmi di machine learning. Estendendo le capacità di AlphaDev a questi domini, DeepMind mira a sbloccare ulteriori ottimizzazioni e avanzamenti che possono beneficiare diverse industrie e campi.
È importante notare che sebbene AlphaDev abbia compiuto progressi significativi nell’ottimizzazione degli algoritmi, si tratta ancora di un progetto di ricerca e non è ancora disponibile commercialmente. DeepMind continua a perfezionare e migliorare il sistema, mirando ad affrontare eventuali limitazioni potenziali ed esplorare il suo pieno potenziale.
Le scoperte realizzate da AlphaDev rappresentano un’evoluzione entusiasmante nel campo delle scienze informatiche e dell’IA.
L’integrazione dell’ottimizzazione degli algoritmi basata sull’AI nel processo di sviluppo ha il potenziale per rivoluzionare le prestazioni e l’efficienza dei sistemi software, portando a significativi progressi in vari settori. Con la ricerca in corso e la collaborazione con la comunità degli sviluppatori, DeepMind mira ad accelerare l’adozione di questi algoritmi ottimizzati e guidare ulteriori innovazioni nel mondo dell’informatica.
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