Para determinar se um caso de uso é adequado para o AlphaEvolve, avalie-o considerando os três pontos principais a seguir.
Viabilidade da formulação do problema:
Avalie a facilidade de expressar o problema como um problema de otimização de algoritmo.
Otimização direta do código: o problema envolve a otimização direta da performance do código.
- Adequação: possível boa opção.
Pesquisa matemática geral ou otimização combinatória: as variáveis de decisão e as restrições em soluções viáveis podem ser descritas como um programa em uma linguagem de programação padrão, com suporte de um conjunto correspondente de testes de unidade e funcionais. Isso se aplica à maioria dos casos de uso de otimização matemática.
- Adequação: possível boa opção.
Pesquisa matemática especializada com modalidades de dados exclusivas: a otimização envolve modalidades de dados que não podem ser expressas como parâmetros e variáveis em um programa de computador (por exemplo, estruturas de proteínas, dados genômicos ou otimização de conteúdo de imagem e vídeo).
- Adequação: não é adequado. Considere um modelo ou agente de otimização específico do domínio, como o AlphaFold ou o AlphaGenome para ciências da vida, ou um agente GenMedia para casos de uso de marketing e criativos.
Antes de continuar, verifique se a lógica e as restrições principais do problema podem ser totalmente traduzidas em código.
Complexidade do problema de otimização:
Avalie se a complexidade do problema de otimização está alinhada aos recursos do AlphaEvolve.
Para descoberta e otimização de algoritmos: avalie a complexidade do espaço de design para programas potencialmente corretos:
Escolhas de design estreitas e bem definidas: não é adequado.
Escolhas de design exponencialmente grandes ou ilimitadas: possível boa opção.
Para pesquisa matemática geral e otimização combinatória
Avalie a natureza das variáveis de decisão viáveis e a função objetiva:
Função objetiva convexa, linear ou ambas: não é adequado.
Função objetiva não convexa, altamente não linear ou ambas: possível boa opção.
O AlphaEvolve oferece o maior ROI quando os solucionadores exatos encontram limitações de escalonamento combinatório.
Viabilidade e tempo de execução da avaliação:
Determine se a performance de uma solução proposta pode ser medida e dentro de um período razoável (normalmente na ordem de alguns minutos).
Um caso de uso é adequado se as métricas de validação da solução e os objetivos de otimização puderem ser avaliados usando um dos seguintes métodos:
Cálculo determinístico: calculado analiticamente usando fórmulas ou testes de tempo de execução de referência.
Estimativa orientada a dados: estimada pela validação em conjuntos de dados de teste fora da amostra ou simulada usando ferramentas e modelos de simulação especializados.
Teste de infraestrutura: medido diretamente usando testes de carga e de performance nos componentes de infraestrutura de destino.
Loops de avaliação rápidos, automatizados e determinísticos são essenciais para ativar ciclos de pesquisa evolutiva bem-sucedidos.