Google DeepMind ha presentado AlphaEvolve, una herramienta basada en modelos de lenguaje grande (LLMs) que está mostrando un rendimiento sorprendente al abordar desafíos complejos tanto del ámbito teórico como del mundo real. Esta innovación va mucho más allá del simple código generado por IA: se trata de un sistema capaz de diseñar algoritmos nuevos y más eficientes que incluso superan a los creados por expertos humanos.
AlphaEvolve pertenece a la familia de soluciones creadas por DeepMind que ya nos había dado productos como AlphaTensor, AlphaDev y FunSearch. Pero en esta ocasión, el alcance es aún mayor: no solo se buscan soluciones, sino que se generan programas completos, optimizados mediante un proceso iterativo.
Cómo funciona AlphaEvolve
Imaginemos un laboratorio donde miles de pequeños programadores virtuales prueban sus ideas una y otra vez. Eso es, en esencia, lo que hace AlphaEvolve. Utiliza versiones de Gemini 2.0, los LLMs de Google, para generar bloques de código que resuelvan problemas concretos.
Luego, como si fuera una competencia de «supervivencia del más apto», las soluciones se evalúan: ¿el código funciona? ¿es más rápido que las versiones anteriores? ¿consume menos recursos? A través de varias rondas, el sistema selecciona los mejores resultados y los mejora continuamente hasta que ya no puede obtener una versión superior.
Incluso puede recurrir a Gemini 2.0 Pro —la versión más potente— si se encuentra en un punto muerto. Así, combina velocidad, eficiencia y precisión, adaptándose a distintos niveles de complejidad.
Aplicaciones prácticas: del centro de datos a las matemáticas puras
Uno de los logros más notables de AlphaEvolve ha sido optimizar el software que gestiona las cargas de trabajo en los centros de datos de Google. Gracias a este nuevo algoritmo, la empresa ha logrado liberar un 0,7% de sus recursos informáticos globales. Puede parecer una cifra pequeña, pero en una infraestructura del tamaño de Google, representa un ahorro enorme.
Además, la herramienta ha encontrado formas de reducir el consumo energético de los chips TPU (Tensor Processing Units) y ha mejorado ciertos procesos involucrados en el entrenamiento del propio modelo Gemini. Es decir, la IA se está volviendo capaz de mejorar su propia formación.
Pero AlphaEvolve no se queda solo en la ingeniería. También ha sido aplicado a problemas matemáticos clásicos, como la multiplicación de matrices —una operación fundamental en gráficos, inteligencia artificial y cálculos científicos—. No solo igualó los resultados del anterior AlphaTensor, sino que los superó al encontrar soluciones más rápidas para diferentes tamaños de matrices, incluyendo matrices con números más allá de ceros y unos.
Un enfoque versátil y expansivo
El punto fuerte de AlphaEvolve es su versatilidad. Puede abordar cualquier problema que pueda describirse con código y cuyos resultados puedan evaluarse de manera automática. Esto lo convierte en una herramienta aplicable a múltiples áreas: desde compresión de datos y entrenamiento de modelos, hasta teoría numérica y criptografía.
DeepMind lo ha probado en más de 50 tipos distintos de problemas matemáticos, incluyendo desafíos abiertos como el problema del mínimo solapamiento o los números de Newton (kissing numbers). En el 75% de los casos, AlphaEvolve igualó los mejores resultados conocidos, y en un 20% logró mejoras significativas.
Este rendimiento sugiere que estamos ante una nueva etapa en la creación de algoritmos, en la que la IA no solo asiste, sino que lidera el proceso de descubrimiento.
Limitaciones y perspectivas futuras
Por supuesto, no todo es perfecto. Una de las limitaciones de AlphaEvolve es que no puede aplicarse a problemas cuyo resultado deba ser evaluado por personas, como experimentos de laboratorio o tareas sujetas a interpretación. Además, muchos de los algoritmos que genera son difíciles de entender desde un punto de vista teórico, lo que complica su uso como herramientas para expandir el conocimiento humano en profundidad.
Aun así, investigadores y matemáticos como Jakob Moosbauer y Manuel Kauers reconocen el valor práctico de sus resultados. Aunque no comprendamos del todo cómo funciona cada solución, la utilidad directa que ofrecen en contextos reales ya es innegable.
Pushmeet Kohli, líder del equipo de IA para la ciencia en DeepMind, resume el panorama: «No hemos terminado. Aún podemos llegar mucho más lejos con este tipo de enfoque».
¿Qué significa todo esto para el futuro?
AlphaEvolve representa una evolución en cómo entendemos el papel de la inteligencia artificial en la resolución de problemas. Ya no se trata solo de automatizar tareas repetitivas, sino de crear conocimiento computacional nuevo.
Es como tener un colaborador que no duerme, que prueba miles de combinaciones, aprende de cada error y no se rinde hasta encontrar la solución más elegante y eficiente posible. Y si bien aún necesitamos entender mejor cómo interpretar y aplicar esos hallazgos, el potencial para la ciencia, la ingeniería y la tecnología es enorme.
Estamos presenciando un cambio en la forma en que se diseñan los sistemas que mueven el mundo digital. Y este cambio está siendo impulsado por agentes como AlphaEvolve, que combinan creatividad computacional, eficiencia algorítmica y exploración matemática.