Pour déterminer si un cas d'utilisation est adapté à AlphaEvolve, évaluez-le en fonction des trois considérations clés suivantes.
Faisabilité de la formulation du problème :
Évaluez la simplicité avec laquelle le problème peut être exprimé en tant que problème d'optimisation d'algorithme.
Optimisation directe du code : le problème implique l'optimisation directe des performances du code.
- Adaptation : possiblement adapté.
Recherche mathématique générale ou optimisation combinatoire : les variables de décision et les contraintes sur les solutions possibles peuvent être décrites comme un programme dans un langage de programmation standard, compatible avec un ensemble correspondant de tests unitaires et fonctionnels. Cela s'applique à la plupart des cas d'utilisation d'optimisation mathématique.
- Adaptation : possiblement adapté.
Recherche mathématique spécialisée avec des modalités de données uniques : l'optimisation implique des modalités de données qui ne peuvent pas être exprimées en tant que paramètres et variables dans un programme informatique (par exemple, les structures de protéines, les données génomiques ou l'optimisation de contenu d'image et vidéo).
- Adaptation : non adapté. Envisagez plutôt un modèle ou un agent d'optimisation spécifique à un domaine, tel qu'AlphaFold ou AlphaGenome pour les sciences de la vie, ou un agent GenMedia pour les cas d'utilisation marketing et créatifs.
Avant de continuer, assurez-vous que la logique et les contraintes de base du problème peuvent être entièrement traduites en code.
Complexité du problème d'optimisation :
Évaluez si la complexité du problème d'optimisation correspond aux capacités d'AlphaEvolve.
Pour la découverte et l'optimisation d'algorithmes : évaluez la complexité de l'espace de conception pour les programmes potentiellement corrects :
Choix de conception limités et bien définis : non adapté.
Choix de conception exponentiels ou illimités : possiblement adapté.
Pour la recherche mathématique générale et l'optimisation combinatoire
Évaluez la nature des variables de décision possibles et de la fonction objectif :
Fonction objectif convexe, linéaire ou les deux : non adapté.
Fonction objectif non convexe, hautement non linéaire ou les deux : possiblement adapté.
AlphaEvolve offre le ROI le plus élevé lorsque les solveurs exacts rencontrent des limites d'échelle combinatoires.
Faisabilité et durée d'exécution de l'évaluation :
Déterminez si les performances d'une solution proposée peuvent être mesurées et dans un délai raisonnable (généralement de l'ordre de quelques minutes).
Pour les problèmes de code volumineux et complexes qui prennent trop de temps à s'exécuter localement ou sur des machines Cloud Run individuelles, vous pouvez utiliser la solution HPC AlphaEvolve. Cette solution est déployée avec Cluster Toolkit et utilise Batch et Cloud Build pour exécuter des évaluations en parallèle sur des types de machines à ressources élevées. Pour en savoir plus, consultez la section Solution HPC AlphaEvolve.
Un cas d'utilisation est adapté si les métriques de validation de la solution et les objectifs d'optimisation peuvent être évalués à l'aide de l'une des méthodes suivantes :
Calcul déterministe : calculé analytiquement à l'aide de formules ou de tests de durée d'exécution de référence.
Estimation basée sur les données : estimée en validant par rapport à des ensembles de données de test hors échantillon ou simulée à l'aide d'outils et de modèles de simulation spécialisés.
Tests d'infrastructure : mesurés directement à l'aide de tests de charge et de tests de performances sur les composants d'infrastructure cibles.
Les boucles d'évaluation rapides, automatisées et déterministes sont essentielles pour permettre des cycles de recherche évolutifs réussis.