AlphaEvolveがTPU設計から数学の未解決問題まで「進化」させる驚異の能力
「AIが数学の未解決問題を解決し、次世代TPUチップの設計を最適化する」——こんな見出しが現実になりつつあります。
Google DeepMindが開発したコーディングエージェント「AlphaEvolve」は、単なる補助ツールを超え、科学と技術の最前線で「発見者」として活躍し始めています。56年間解決されなかった数学問題を解き明かし、世界最高峰のエンジニアが設計したハードウェアをさらに改良する——このAIの驚異的な能力と仕組みを解説します。
この記事の内容は上記のGPTマスター放送室でわかりやすく音声で解説しています。
AlphaEvolve：LLMと進化の力でアルゴリズムを創造する
AlphaEvolveは、Google DeepMindが開発した先進的なコーディングエージェントであり、Googleが開発した大規模言語モデル（LLM）「Gemini」を活用して、高度なアルゴリズム設計に取り組むことを目的としています。
従来のLLMが持つ文書要約やコード生成、アイデア創出といった汎用的な能力 を基盤としつつ、AlphaEvolveはこれをさらに発展させ、数学や現代コンピューティング分野における根本的で極めて複雑な問題をターゲットとしています。
その鍵となるのが、LLMの持つ創造性と、アルゴリズムやコードの性能を測定・評価する自動化された評価器を組み合わせた進化的なアプローチです。
AlphaEvolveの基本的なプロセス
AlphaEvolveは次のステップで動作します。
ステップ1: コード候補の生成
大規模言語モデル（LLM）が特定の課題に対してコードやアルゴリズムの候補を生成します。LLMには以下の情報が提供されます。
- 問題の詳細な説明
- 既存のコードスニペット
- 関連する学術文献
- 多様なバリエーションを生成するための確率的テンプレート
ステップ2: 自動評価
生成された候補はPythonで記述された評価関数によって厳密に分析されます。この評価は問題に応じて以下を行い、最終的に数値スコアとして出力します。
- 数学的性質のチェック
- 機械学習モデルの学習・評価
- 複雑なシミュレーション実行
重要なのは、この評価結果がLLMにフィードバックされ、より高いスコアを達成するような次の候補を生成するために活用される点です。
また、AlphaEvolveは、より多くの候補を生成するためのGemini 2.0 Flashと、より質の高い候補を生成するためのGemini 2.0 Proという複数のLLMを組み合わせて使用することで、効率と発見の可能性のバランスを取っています。
数学とアルゴリズムの世界に新たな発見をもたらす
AlphaEvolveの最も印象的な成果の一つは、理論的な数学および応用アルゴリズムの分野における画期的な発見です。
とくに、コンピューティングにおいて極めて重要である行列乗算アルゴリズムの効率化において、目覚ましい進歩を遂げました。行列乗算は、AIモデルのトレーニングから科学技術計算まで、あらゆる場面で利用される基盤的な演算であり、そのわずかな効率化が計算コストの大幅な削減につながります。
新アルゴリズムの発見
AlphaEvolveは、4×4の複素数値行列（数学や物理学の計算で広く使われる数値の集合）を乗算するための新アルゴリズムを発見しました。
このアルゴリズムはわずか48回のスカラー乗算で計算を完了できます。これは、1969年に数学者Strassenが確立した49回という記録を56年ぶりに更新する歴史的成果です。たった1回の演算削減に思えるかもしれませんが、この発見は大規模計算において莫大な効率化をもたらす可能性を秘めています。
コンピューティング分野における効率化と最適化
AlphaEvolveの能力は、理論的な数学の探求にとどまらず、実際のコンピューティングインフラストラクチャの効率化や最適化といった、より実践的な問題にも応用されています。その成果は、Google社内のシステムにおいて具体的な効果として現れています。
ハードウェア設計の支援
一つは、ハードウェア設計の支援です。特に、AIワークロードに不可欠なGoogleのTensor Processing Unit（TPU）の設計において、AlphaEvolveは貢献を果たしました。
TPU開発における重要なステップであるRegister-Transfer Level (RTL) 最適化は、高度な専門知識を要し、数ヶ月かかる作業ですが、AlphaEvolveは、TPUの行列乗算ユニット内の既に高度に最適化された算術回路のVerilog実装に対し、機能の正確性を保ったまま、不要なビットを除去するシンプルなコード修正を提案しました。
AI学習と推論のパフォーマンス向上
また、AI学習と推論のパフォーマンス向上においても顕著な成果を上げています。とくに、Geminiモデルのトレーニングにおいて重要な役割を果たす行列乗算カーネルの最適化に適用されました。
AlphaEvolveは、このカーネルにおける大規模な行列乗算をより小さな部分に分割する「タイリング戦略」に関するヒューリスティック関数を最適化しました。その結果、既存の専門家が設計したヒューリスティックと比較して、カーネルの実行時間を平均で23%高速化することに成功しました。
これにより、Gemini全体のトレーニング時間を1%削減することができました。大規模なAIモデルのトレーニングには膨大な計算資源が必要なため、この1%の削減はかなりのコスト節約につながります。
最適化にかかる時間の短縮
さらに、この最適化にかかる時間も、数ヶ月のエンジニアリング労力からわずか数日間の自動実験へと大幅に短縮され、研究開発の速度が向上しました。これは、GeminiがAlphaEvolveを通じて自身のトレーニングプロセスを最適化したという、非常に興味深い事例です。
AlphaEvolveの強み：進化と評価のループ
AlphaEvolveがこれほどまでに多様で困難な問題に対して成果を上げることができた背景には、その独自の進化的なアルゴリズム設計アプローチがあります。
これは、単にLLMに答えを生成させるだけでなく、生成されたコードやアルゴリズムの**「質」を定量的に評価**し、その評価結果を次の生成に活かすという、洗練されたフィードバックループに基づいています。
この**「進化」プロセスの有効性**は、Google DeepMindが行ったアブレーション研究によって裏付けられています。
評価結果をLLMへのフィードバックとして利用せず、同じ初期プログラムから繰り返し生成させるだけの手法（「進化なし」設定）と比較すると、AlphaEvolveの進化アプローチは、行列乗算のテンソル分解やキッシング数問題といった複雑な探索空間を持つタスクにおいて、計算リソースが増えるにつれて性能（ターゲットメトリック）が継続的に向上することが示されました。
これは、過去の生成物から学び、その知見を次の生成に活かすという進化的なメカニズムが、単発の生成試行では到達できない、より洗練された高性能なソリューションを発見する上で不可欠であることを示しています。
AlphaEvolveが拓く科学的発見とアルゴリズム進化の最前線：まとめ
AlphaEvolveによるこのようなAI駆動型の科学的発見や自動最適化のアプローチは、今後、化学、生物学、物理学、気候科学 など、他の様々な科学分野や産業領域へと波及していくと予想されます。
AlphaEvolveは、LLMの創造性と進化計算の探索能力を組み合わせることで、これまで人間の知力だけでは解決が困難だった複雑な問題を効率的に解き明かすための強力なツールとなることを証明しました。AIと人間の英知が協力し合うことで、科学と技術の発展がさらに加速される未来は、既に始まりつつあると言えるでしょう。
