AlphaEvolve on Google Cloud | Google Cloud Blog

Google Cloud는 혁신가들이 겪는 광대한 탐색 공간(search space) 문제를 해결하기 위해 Gemini 기반의 코딩 에이전트인 AlphaEvolve를 비공개 미리보기(private preview) 형태로 출시했다. 이 시스템은 새로운 칩 설계나 신약 분자 발견과 같은 복잡한 최적화 문제(optimization problem)에 중점을 둔다.

AlphaEvolve의 핵심 방법론은 Gemini 모델의 창의적 문제 해결 능력과 자동화된 평가기(evaluator), 그리고 진화 프레임워크(evolutionary framework)를 결합하여 알고리즘을 발견하고 최적화하는 데 있다. 작동 방식은 다음과 같다.

Input: 사용자는 문제 명세(problem specification), 제안된 솔루션의 성능을 측정하는 평가 로직(evaluation logic), 그리고 최적화하고자 하는 알고리즘이 담긴 시드 초기화 프로그램(seed initialization program)을 정의한다. 이 시드(seed)는 컴파일 가능한(compile-ready) 코드여야 하며, 초기에는 최적의 결과를 내지 못하더라도 문제를 해결할 수 있어야 한다.

Mutation: Gemini 모델(속도를 위한 Flash, 깊이를 위한 Pro)이 입력된 컨텍스트(context)를 처리하여 원본 코드에서 변형(mutate)되고 최적화된(optimized) 버전의 코드를 생성한다. 이 새로운 코드들은 "개체군 공간(population space)"에 추가된다.

Evolution: 진화 알고리즘(evolutionary algorithms)은 개체군 공간 내의 다양한 코드 변형(mutation) 중에서 다음 세대(next generation)의 돌연변이(mutation)를 시작할 지점으로서 결합하고 추가적으로 변형할 코드를 선택한다. 이는 가장 유망한 아이디어를 우선시하여 개선하는 과정이다.

Loop: 평가 점수(evaluation scores)는 LLM(Large Language Model) 앙상블에 의해 다음 세대의 개선된 솔루션을 생성하는 데 사용된다. 이 과정은 재귀적으로(recursively) 반복되며, 초기 시드 코드베이스(codebase)를 최첨단(state-of-the-art) 알고리즘으로 진화시킨다. AlphaEvolve는 사용자가 정의한 "ground truth" 평가기에 대해 변경된 코드를 테스트하며, 새로운 코드가 더 나은 성능을 보이면 다음 세대의 부모(parent)가 되어 시간이 지남에 따라 학습하고 개선되는 피드백 루프(feedback loop)를 생성한다.

Google 내부에서는 이미 AlphaEvolve를 활용하여 상당한 성과를 거두었다. 데이터센터(data center)에서는 태스크 스케줄링(task scheduling)을 개선하여 전역 컴퓨팅 자원(global compute resources)의 평균 0.7%를 지속적으로 회수했다. Gemini 트레이닝(training)에서는 핵심 커널(kernel) 속도를 23% 향상시켜 Gemini 학습 시간을 1% 단축했다. 또한, 차세대 TPU(Tensor Processing Unit)의 더 효율적인 산술 회로(arithmetic circuits)를 발견하여 하드웨어 설계(hardware design)를 가속화했다.

AlphaEvolve는 기업들이 고유한 알고리즘 문제를 해결하고 비즈니스 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다. 예를 들어, 바이오테크 및 제약(Biotech and pharma) 분야에서는 분자 시뮬레이션(molecular simulation) 알고리즘을 최적화하여 신약 발견 기간을 단축하고 치료 성공률을 높일 수 있다. 물류 및 공급망(Logistics and supply chain)에서는 라우팅(routing) 및 재고 관리(inventory management)를 위한 우수한 발견적 방법(heuristics)을 찾아 연료 비용 절감 및 탄력적인(resilient) 배송 네트워크 구축에 기여한다. 금융 서비스(Financial services)에서는 알고리즘적 위험 모델(algorithmic risk models)을 진화시켜 복잡한 포트폴리오를 효과적으로 관리할 수 있으며, 에너지(Energy) 분야에서는 스마트 그리드(smart grids)의 부하 분산(load balancing)을 최적화하여 안정성을 향상하고 재생 에너지원(renewable energy sources) 통합을 개선할 수 있다.

AlphaEvolve Service API는 현재 Google Cloud의 얼리 액세스 프로그램(Early Access Program)을 통해 이용 가능하며, 코드로 정의하고 객관적으로 측정할 수 있는 복잡한 최적화 문제 해결에 특화되어 있다.