AlphaDev: Google DeepMind의 진화형 알고리즘으로 AI 코드 생성 혁신
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AI가 만든 코드, 기술 발전 가속"…구글 딥마인드, 진화형 알고리즘 '알파이볼브' 개발

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝

대상자

소프트웨어 개발자, 데이터 과학자, AI 연구자

핵심 요약

  • 알파이볼브진화형 알고리즘제미나이 시리즈 언어모델을 결합해 대규모 컴퓨팅 인프라·수학 난제 최적화 가능
  • 제미나이 플래시제미나이 프로 병행 활용으로 수백 줄 규모의 복잡한 알고리즘 설계 가능
  • 행렬 곱셈 최적화23% 속도 향상수학적 구조 재설계(예: 스트라센 기록 경신)

섹션별 세부 요약

1. 시스템 구조 및 기능

  • 알파이볼브제미나이 모델자동 평가 알고리즘을 결합한 구조로, 코드 생성→성능 평가→최적화 반영의 클로즈드 루프를 형성
  • 제미나이 플래시속도 중심, 제미나이 프로논리 구조 강화에 초점
  • 자원 활용도·정확성·속도 기준으로 생성된 코드의 성능 지표를 자동 평가

2. 데이터센터 스케줄링 최적화

  • 보그 클러스터 관리 도구에 적용, 서버 자원 활용률 0.7% 향상
  • 사람이 읽기 쉬운 단순 코드 제공으로 운영 효율성 향상

3. 칩 설계 분야 적용 사례

  • TPU 내 Verilog 코드 생성으로 불필요한 비트 제거
  • 기능 검증 후 차세대 설계 반영으로 하드웨어 설계 언어 수준의 구조 개선

4. 수학 난제 해결 성과

  • 4×4 복소수 행렬 곱셈 최적화로 스트라센 기록 경신
  • 수학·기하학·수론 등 50여 개 문제에 적용, 75% 기존 해법 재현, 20% 개선 해법 제시

5. 미래 활용 방향

  • 피플+AI 리서치 팀사용자 인터페이스 개발
  • 소재 개발·신약 설계·에너지 최적화연산 기반 과학 분야로 확장 가능성

결론

  • 알파이볼브AI 기반 자동 최적화를 통해 성능 향상·시간 절약·복잡도 감소를 동시에 달성
  • 수학 난제 해결 및 하드웨어 설계 개선 사례로 AI의 범용적 활용 가능성 입증
  • 학술 연구자 대상 얼리 액세스 프로그램 도입으로 실무 적용 가속화 예상