AlphaDev ottimizza l’ordinamento, l’archiviazione e il recupero dei dati, aprendo ad una nuova era del computing
Il laboratorio di ricerca sull’intelligenza artificiale di Google, DeepMind, ha raggiunto un’impresa notevole nell’informatica attraverso il suo ultimo sistema di intelligenza artificiale, AlphaDev. Questa versione specializzata di AlphaZero ha fatto un passo avanti significativo scoprendo algoritmi di ordinamento e hashing più veloci, che sono processi essenziali utilizzati trilioni di volte al giorno dagli sviluppatori di tutto il mondo per l’ordinamento, l’archiviazione e il recupero dei dati. In un articolo pubblicato sulla rivista scientifica Nature, DeepMind afferma che l’algoritmo recentemente scoperto da AlphaDev raggiunge un aumento dell’efficienza del 70% nell’ordinamento di brevi sequenze di elementi e di circa l’1,7% per sequenze che superano i 250.000 elementi, rispetto agli algoritmi della libreria C++ . Di conseguenza, quando un utente invia una query di ricerca, l’algoritmo di AlphaDev facilita l’ordinamento più rapido dei risultati, portando a significativi risparmi di tempo ed energia se impiegato su larga scala. Inoltre, il sistema ha anche scoperto un algoritmo più rapido per l’hashing delle informazioni, con un miglioramento dell’efficienza del 30% se applicato alle funzioni nell’intervallo da 9 a 16 byte nei data center.
Deepmind ritiene che questo risultato possa rivoluzionare l’informatica e migliorare l’efficienza e l’efficacia. “AlphaDev ha scoperto algoritmi di ordinamento migliorati, comprese nuove innovazioni come le mosse di copia e scambio di AlphaDev”, ha detto a VentureBeat Daniel Mankowitz, ricercatore dello staff di Google DeepMind. “Simile alla famosa ‘mossa 37’ di AlphaGo che ha prodotto una nuova serie di strategie per giocare al vecchio gioco di Go, si spera che le scoperte algoritmiche uniche di AlphaDev possano ispirare nuove prospettive e strategie per ottimizzare gli algoritmi informatici fondamentali e renderli più veloci”. Mankowitz ha affermato che questa è una pietra miliare significativa per l’apprendimento per rinforzo in quanto fornisce ulteriori prove della capacità di fare nuove scoperte, specialmente nel dominio dell’ottimizzazione del codice.
