Para determinar se um caso de uso é adequado para o AlphaEvolve, avalie-o com base nas três considerações principais a seguir.
Viabilidade da formulação do problema:
Avalie se é fácil expressar o problema como um problema de otimização de algoritmo.
Otimização direta de código: o problema envolve a otimização direta do desempenho 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 unitários 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 de genômica ou otimização de conteúdo de imagem e vídeo).
- Adequabilidade: não é uma opção adequada. Em vez disso, considere um modelo ou agente de otimização específico do domínio, como o AlphaFold ou o AlphaGenome para ciências biológicas, ou um agente GenMedia para casos de uso de marketing e criativos.
Verifique se a lógica principal e as restrições do problema podem ser totalmente traduzidas em código antes de continuar.
Complexidade do problema de otimização:
Avalie se a complexidade do problema de otimização se alinha aos recursos do AlphaEvolve.
Para descoberta e otimização de algoritmos: avalie a complexidade do espaço de design para programas potencialmente corretos:
Escolhas de design restritas e bem definidas: não é adequado.
Opções de design exponencialmente grandes ou ilimitadas: possível boa adequação.
Para pesquisa matemática geral e otimização combinatória
Avalie a natureza das variáveis de decisão viáveis e a função objetivo:
Função objetivo convexa, linear ou ambas: não se aplica.
Função objetivo não convexa, altamente não linear ou ambas: possível ajuste adequado.
O AlphaEvolve oferece o maior ROI quando os solucionadores exatos encontram limitações de escalonamento combinatório.
Viabilidade e tempo de execução da avaliação:
Determine se o desempenho de uma solução proposta pode ser medido e em um período razoável (normalmente, em alguns minutos).
Para problemas de código grandes e complexos que levam muito tempo para serem executados localmente ou em máquinas individuais do Cloud Run, use a solução de HPC AlphaEvolve. Essa solução é implantada com o Cluster Toolkit e usa o Batch e o Cloud Build para executar avaliações em paralelo em tipos de máquina com muitos recursos. Para mais informações, consulte Solução de HPC AlphaEvolve.
Um caso de uso é adequado se as métricas de validação da solução e os objetivos de otimização puderem ser avaliados usando qualquer um dos seguintes métodos:
Cálculo determinista: calculado de forma analítica usando fórmulas ou testes de ambiente de execução de referência.
Estimativa baseada em dados: estimada por 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 desempenho nos componentes da infraestrutura de destino.
Loops de avaliação rápidos, automatizados e deterministas são essenciais para permitir ciclos de pesquisa evolutivos bem-sucedidos.