AlphaEvolve Google’s Gemini AI That Builds Smarter Algorithms

AlphaEvolve হলো Google-এর তৈরি এক নতুন AI কোডিং এজেন্ট, যা Gemini মডেলের সাহায্যে নিজে নিজেই উন্নত এলগরিদম বানাতে পারে। এটি এমনভাবে কাজ করে, যেন নিজের ভুল থেকে শেখে, ভালো সমাধান খুঁজে বের করে এবং নিজে নিজেই কোড উন্নত করে তোলে। AlphaEvolve ব্যবহার করে Google ডেটা সেন্টার চালাতে খরচ কমিয়েছে, হার্ডওয়্যারের ডিজাইন সহজ করেছে, এমনকি কঠিন গাণিতিক সমস্যার নতুন সমাধানও খুঁজে পেয়েছে। ভবিষ্যতে এই AI হয়তো প্রোগ্রামিং-এর এক নতুন অধ্যায় শুরু করবে যেখানে মানুষ আর AI একসাথে কাজ করবে সমাধান খুঁজতে।

আমরা অনেকেই ভাবি, ভবিষ্যতে কেমন হবে প্রোগ্রামিং? মানুষ কি সবকিছু কোড করবে, নাকি AI নিজেই উন্নত এলগরিদম বানিয়ে নেবে? এই প্রশ্নগুলোর উত্তর হয়তো আমরা ইতিমধ্যে পেতে শুরু করেছি। কারণ, Google-এর নতুন এজেন্ট AlphaEvolve সেই ভবিষ্যতের ঝলক আমাদের সামনে এনে দিয়েছে। এটি শুধু এলগরিদম খুঁজে বের করে না, বরং এলগরিদম “উন্নত” করে, বিভিন্ন সমস্যা সমাধানে নতুন উপায় খুঁজে বের করে এবং এমন কিছু করে দেখাচ্ছে যা এতদিন শুধু মানুষের পক্ষেই সম্ভব বলে মনে হতো। AlphaEvolve team 14 মে একটি অফিসিয়াল ব্লগের মাধ্যমে এটি নিশ্চিত করে ।

চলুন, আমরা দেখে নিই এই AlphaEvolve কীভাবে আমাদের গণিত, কম্পিউটিং এবং প্রযুক্তির জগতে বৈপ্লবিক পরিবর্তন আনছে।

AlphaEvolve কী?

AlphaEvolve হলো একটি evolutionary coding agent, যেটি তৈরি হয়েছে Google’s শক্তিশালী large language model (LLM) Gemini-এর উপর ভিত্তি করে। এর মূল কাজ হলো নতুন এলগরিদম খোঁজা, বিদ্যমান কোড উন্নত করা এবং তা নিজে নিজেই যাচাই করে নেওয়া।

Gemini Flash ও Gemini Pro – এই দুটি মডেল একসাথে কাজ করে: Flash অনেক দ্রুত ও বিস্তৃত আইডিয়া তৈরি করে, আর Pro সেই আইডিয়াগুলোর মধ্যে থেকে গভীর ও কার্যকর সমাধানগুলো খুঁজে বের করে। এইভাবে, AlphaEvolve একটি প্রম্পটের মাধ্যমে কোড তৈরি করে, তারপর সেটি যাচাই করে, স্কোর করে এবং যেটা সবচেয়ে ভালো কাজ করে সেটাকে আবার পরবর্তী প্রম্পটে ব্যবহার করে। এটা একদম বিবর্তনমূলক পদ্ধতির মতো, যেখানে ভালো কোড টিকে থাকে, খারাপগুলো বাদ পড়ে।

গুগলের সিস্টেমে রিয়েল লাইফ ইউজঃ

১. ডেটা সেন্টার অপ্টিমাইজেশন

Google-এর বিশাল ডেটা সেন্টারগুলো পরিচালনা করে Borg নামের একটি অর্কেস্ট্রেশন সিস্টেম। AlphaEvolve এর জন্য একটি সহজ কিন্তু কার্যকর হিউরিস্টিক খুঁজে বের করেছে, যার ফলে ০.৭% কম্পিউটিং রিসোর্স পুনরুদ্ধার সম্ভব হয়েছে। এটা শুনতে কম মনে হলেও, গুগলের মতো বড় স্কেলে এইটা বিশাল সাশ্রয় ও কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি নিয়ে এসেছে।

২. হার্ডওয়্যার ডিজাইনে সহায়তা

AlphaEvolve Verilog ভাষায় একটি গুরুত্বপূর্ণ ম্যাট্রিক্স মাল্টিপ্লিকেশন সার্কিটে অপ্রয়োজনীয় বিট অপসারণের প্রস্তাব দেয়। এই কোড তারপর robust verification-এর মাধ্যমে পরীক্ষা করা হয় এবং Google-এর পরবর্তী TPU (Tensor Processing Unit)-তে সংযুক্ত করা হয়েছে।

৩. AI প্রশিক্ষণ ও ইনফারেন্স উন্নতি

Gemini-এর ট্রেনিংয়ে ব্যবহৃত matrix multiplication অপারেশনকে AlphaEvolve ২৩% দ্রুত করেছে, ফলে পুরো মডেলের ট্রেনিং টাইম ১% কমে গেছে। তাছাড়া, FlashAttention কের্নেলে ৩২.৫% স্পিড আপ এনে দিয়ে AlphaEvolve এমন জায়গায় উন্নতি করেছে, যেখানে সাধারণত মানুষ আর হাত দেয় না।

গণিত ও এলগরিদমে বিপ্লব:

গণিতের এমন অনেক সমস্যা আছে যেগুলো সমাধান করতে বিজ্ঞানীদের দশক লেগে যায়। কিন্তু AlphaEvolve এমন সমস্যাগুলোকেও ভেঙে ফেলছে নিজের বুদ্ধিমত্তা দিয়ে।

নতুন এলগরিদমে রেকর্ড:

১৯৬৯ সালে তৈরি হওয়া Strassen algorithm দিয়ে ৪x৪ ম্যাট্রিক্স মাল্টিপ্লিকেশনে ৪৯টি scalar multiplication লাগত। AlphaEvolve সেটি ভেঙে ৪৮ scalar multiplication-এ নামিয়ে এনেছে। এটি শুধুমাত্র রেকর্ড ভাঙা নয়, গণিতের ইতিহাসে এক নতুন ধাপ।

ওপেন ম্যাথ প্রবলেম সলভ করা:

AI সাধারণত যা করে দেয়, AlphaEvolve তা-ই নয়। এটি ৫০টিরও বেশি ওপেন ম্যাথ প্রবলেমে ট্রাই করেছে এবং তার মধ্যে ২০%-এ নতুন বা পূর্বের known result-এর চেয়ে উন্নত সমাধান দিতে পেরেছে।

Kissing Number Problem এ অগ্রগতি:

একটি কঠিন জ্যামিতিক সমস্যা Kissing Number Problem-এ AlphaEvolve ১১-ডাইমেনশন পর্যন্ত এমন একটি কনফিগারেশন তৈরি করেছে যেখানে ৫৯৩টি বৃত্ত একসাথে একটি কেন্দ্রীয় বৃত্তকে স্পর্শ করতে পারে। এটি পূর্বের সর্বোচ্চ সংখ্যাকেও ছাড়িয়ে গেছে।

ভবিষ্যতের সম্ভাবনা:

AlphaEvolve শুধুমাত্র Google-এর অভ্যন্তরীণ ব্যবহারে সীমাবদ্ধ থাকবে না। এটি ভবিষ্যতে বিভিন্ন গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রে ব্যবহার হতে পারে:

• নতুন ধরণের পদার্থ আবিষ্কারে (Material Science)
• ওষুধ গবেষণায় (Drug Discovery)
• আবহাওয়ার পূর্বাভাস ও দুর্যোগ ব্যবস্থাপনায়
• পুনর্ব্যবহারযোগ্য শক্তি উৎপাদনে
• বিজনেস অটোমেশন ও এআই ভিত্তিক সিদ্ধান্ত গ্রহণে

Google-এর People + AI Research (PAIR) টিম এই AlphaEvolve ব্যবহারের জন্য একটি ইউজার ফ্রেন্ডলি ইন্টারফেস তৈরি করছে এবং শিগগিরই একটি Early Access প্রোগ্রাম চালু করবে, যেখানে গবেষক ও ডেভেলপাররা আগেভাগেই এক্সেস নিতে পারবেন। Early Access ফর্ম পূরণ করুন

AlphaEvolve এমন এক যাত্রা শুরু করেছে, যেখানে এলএলএম শুধু কোড লেখে না, বরং নিজের মতো করে চিন্তা করে, শিখে এবং আরও শক্তিশালী সমাধান নিয়ে সামনে এগিয়ে যায়।

আপনি যদি টেকনোলোজি নিয়ে আরও জানতে আগ্রহি হন তাহলে আমাদের আরও ব্লগ গুলো পড়েতে পারেন ।

AI আপনাকে Replace করবে না যদি আপনি নিজেকে সময়ের সঙ্গে বদলাতে জানেন!

AI এখন শুধু মানুষের সহকারী না, বরং নিজের মতো করে চিন্তা করেও সমাধান তৈরি করছে। এই সময় যদি আপনি AI সম্পর্কে ভালোভাবে না জানেন, কোডিং স্কিল মজবুত না করেন তাহলে আপনি সময়ের পেছনে পড়ে যাবেন। এই সময়টা আপনার জন্য ‘বেইসমেন্ট’ শক্ত করার সময়।

আর এই স্কিল জার্নিটা শুরু করতে চাইলে, Programming Hero-র ১২তম ব্যাচ হতে পারে আপনার পারফেক্ট পথচলা। এটা শুধু একটা কোর্স না বরং পুরো একটা ট্রান্সফরমেশন জার্নি। এখানে আপনি শুধুই React না, বরং ফ্রন্ট-এন্ড, ব্যাক-এন্ড, প্রজেক্ট ভিত্তিক শেখা, ইন্ডাস্ট্রি সাপোর্ট, জব প্লেসমেন্ট সাপোর্ট সহ সব কিছুই একসাথে পাবেন। তাই দেরি না করে আজই ভর্তি হয়ে যান Programming Hero-র ১২তম ব্যাচে!
ভর্তির বিস্তারিত জানতে এখানে ক্লিক করুন