Co-Scientist와 AlphaEvolve는 연구 및 개발 프로세스를 가속화하는 Google 개발 에이전트입니다. 이러한 에이전트는 Gemini를 활용하여 복잡한 과학적 추론과 알고리즘 발견을 자동화합니다.
Co-Scientist 에이전트 개요
Co-Scientist는 Gemini를 기반으로 빌드된 멀티 에이전트 AI 시스템으로, 가상 과학 공동연구자 역할을 하도록 설계되었습니다. 이 시스템은 연구자가 독창적인 지식을 발견하고 새로운 연구 가설과 실험 제안을 공식화하는 데 도움이 됩니다. AI 추론과 과학적 방법을 결합한 Co-Scientist를 통해 과학자들은 문헌을 탐색하고, 여러 도메인에서 인사이트를 종합하고, 생물의학적 발견을 가속화할 수 있습니다.
작동 방식
Co-Scientist는 테스트 시간 계산을 확장하기 위해 멀티 에이전트 아키텍처와 비동기 작업 실행 프레임워크를 기반으로 빌드되었습니다. 이 설계를 통해 시스템은 추론하고, 토론하고, 출력을 반복적으로 개선할 수 있습니다.
자연어로 연구 목표를 제공하면 Co-Scientist가 다음 전문 에이전트를 조정합니다.
- 생성 에이전트: 웹 검색을 사용하여 문헌을 탐색하고, 결과를 종합하고, 초기 가설을 공식화합니다.
- 리플렉션 에이전트: 동료 검토자 역할을 하여 생성된 가설의 정확성, 품질, 안전성을 검사합니다.
- 순위 지정 에이전트: Elo 기반 토너먼트를 사용하여 연구 제안서를 평가하고 우선순위를 지정합니다.
- 진화 에이전트: 문헌을 기반으로 하고 혁신적인 아이디어를 결합하여 순위가 높은 가설을 개선합니다.
- 근접성 에이전트: 근접성 그래프를 사용하여 토너먼트 경기를 구성하고 가설을 중복 삭제합니다.
- 메타 리뷰 에이전트: 모든 리뷰와 토론의 유용한 정보를 종합하여 포괄적인 연구 로드맵을 만듭니다.
전용 감독자 에이전트가 프로세스를 오케스트레이션하고, 리소스를 할당하고, 작업자 큐를 관리하여 과학적 추론의 자체 개선 루프를 유지합니다.
사용 사례
Co-Scientist는 여러 과학 분야, 특히 깊은 주제 전문 지식과 학제 간 통찰력이 필요한 분야에서 복잡한 문제를 해결합니다. 사용 사례의 예를 들면 다음과 같습니다.
약물 재창출: 분자 서명, 신호 전달 경로, 문헌 기반 정보를 분석하여 승인된 의약품의 새로운 치료 적응증을 식별합니다.
타겟 발굴: 복잡한 질병에 대한 새로운 생물학적 구성요소와 후성유전학적 타겟을 제안하고 실험적 검증을 위한 가설 선택을 간소화합니다.
메커니즘 설명: 단편적인 과학 데이터를 종합하여 항균제 내성과 같은 복잡한 문제에 대한 가설을 생성합니다.
자세한 내용과 추가 사용 사례는 AI Co-Scientist를 통해 과학적 혁신 가속화 블로그를 참고하세요.
AlphaEvolve 에이전트 개요
AlphaEvolve는 Gemini 기반 진화적 코딩 에이전트로, 범용 알고리즘을 발견하고 코드를 최적화합니다. Gemini의 생성 기능을 자동 평가자와 결합하여 컴퓨팅, 운영 연구, 수학의 복잡한 문제에 대한 전체 코드베이스를 제안, 검증, 개선합니다.
작동 방식
AlphaEvolve는 진화 프레임워크와 Gemini 모델 앙상블을 사용하여 반복적인 프로세스를 통해 프로그래매틱 솔루션을 개선합니다.
생성: Gemini 모델은 알고리즘 솔루션을 구현하기 위한 새로운 컴퓨터 프로그램을 제안하여 탐색된 아이디어의 폭을 극대화합니다.
평가: 시스템은 객관적이고 정량화 가능한 측정항목을 사용하여 각 솔루션의 기능적 정확성과 성능을 평가합니다.
진화적 개선: 진화 알고리즘은 데이터베이스에서 점수가 높은 프로그램을 선택하여 후속 반복의 입력으로 사용합니다.
사용 사례
AlphaEvolve는 검증 가능하고 객관적인 점수를 통해 진행 상황을 체계적으로 측정할 수 있는 도메인에서 효과적입니다. 사용 사례의 예를 들면 다음과 같습니다.
AI 학습 및 추론 가속화: AI 학습 및 추론을 위한 중요한 작업과 하위 수준 GPU 명령어를 최적화합니다.
하드웨어 설계 지원: Google의 맞춤 Tensor Processing Unit (TPU)의 산술 회로에서 비트를 줄이는 등 칩 설계 언어의 수정사항을 제안하고 확인합니다.
물류 및 공급망 최적화: 공급망 운영에서 대규모 조합 문제를 해결합니다.
컴퓨팅 인프라 최적화: 시스템 수준 작업 및 운영 효율성을 개선합니다.
수학적 알고리즘 발견: 기하학, 조합론, 수론의 미해결 문제에 대한 해결책을 제안합니다.
더 많은 사용 사례와 결과는 AlphaEvolve: 고급 알고리즘 설계를 위한 Gemini 기반 코딩 에이전트 블로그를 참고하세요.
다음 단계
Co-Scientist 또는 AlphaEvolve 사전 체험 프로그램에 관심을 등록하려면 Google Cloud 계정팀에 문의하세요.