AlphaEvolve: quando a inteligência artificial começa a escrever os próximos capítulos da ciência

Imagine um programa de computador capaz de criar, melhorar e até descobrir novos algoritmos científicos sem intervenção humana direta. Parece ficção científica, mas essa é a proposta do AlphaEvolve, um agente inteligente desenvolvido pela equipe do Google DeepMind.

Lançado em 2025, o AlphaEvolve já demonstrou avanços impressionantes. Em uma de suas façanhas, conseguiu melhorar um algoritmo de multiplicação de matrizes que estava inalterado há 56 anos. Além disso, ele otimizou componentes essenciais da infraestrutura computacional do Google, ajudando a economizar recursos em larga escala.

Mas o que torna essa ferramenta tão revolucionária não é apenas sua performance, e sim a forma como ela pensa, testa e evolui suas próprias ideias, como um verdadeiro pesquisador digital.

Um novo tipo de cientista: a IA que programa e descobre

O AlphaEvolve funciona como um laboratório virtual onde o próprio sistema propõe soluções para problemas complexos. Tudo começa com uma tarefa definida por humanos, como "melhore esse algoritmo" ou "encontre uma solução mais rápida para esse cálculo". A partir daí, o agente de IA gera versões alternativas do código e testa cada uma delas, escolhendo as melhores para continuar o processo de refinamento.

Essa abordagem, baseada em evolução computacional, permite que o sistema aprenda com os próprios erros e acertos. Cada versão do código é avaliada por métricas automáticas, como velocidade, precisão ou consumo de energia, e as melhores sobrevivem, inspirando as próximas. Esse ciclo contínuo de tentativas e erros simula, de certa forma, o método científico tradicional, mas em escala digital e com uma velocidade que nenhum ser humano conseguiria acompanhar.

Aplicações práticas já em uso

O impacto do AlphaEvolve vai muito além da teoria. No Google, ele já foi usado para melhorar:

• O agendamento de tarefas em data centers, economizando cerca de 0,7% da capacidade computacional da empresa;
• O desempenho de kernels (módulos de código) no treinamento de modelos de IA, reduzindo o tempo total de treinamento;
• O design de circuitos de hardware para processadores especializados, como os TPUs usados em inteligência artificial.

Essas aplicações não só aumentaram a eficiência, como também pouparam tempo de engenheiros e cientistas. Com isso, o AlphaEvolve libera recursos humanos para tarefas mais estratégicas e criativas.

Além da computação, o AlphaEvolve também se mostrou promissor em áreas puramente matemáticas. Em uma série de testes, ele foi capaz de encontrar soluções melhores para problemas abertos, ou seja, desafios que ainda não haviam sido resolvidos pela comunidade científica.

Esse tipo de avanço reforça o papel da IA como ferramenta complementar aos matemáticos e cientistas, capaz de vasculhar espaços de possibilidades que seriam impossíveis de explorar manualmente. Mais que resolver problemas, o AlphaEvolve ajuda a formular novas perguntas.

O futuro da ciência com máquinas pensantes

O sucesso do AlphaEvolve abre um novo capítulo na relação entre seres humanos e inteligência artificial. Se antes víamos os computadores como ferramentas que apenas executavam tarefas, agora entramos em uma era onde eles propõem, testam e aprimoram ideias. Isso levanta questões importantes: qual será o papel do cientista humano no futuro? Como garantir que as descobertas feitas por IA sejam compreensíveis e verificáveis?

Ainda que essas perguntas não tenham respostas simples, uma coisa é certa: ferramentas como o AlphaEvolve têm o potencial de acelerar o progresso científico em escalas inéditas. Mais do que substituir pesquisadores, elas podem ser suas parceiras, abrindo portas para descobertas que antes pareciam inalcançáveis.

Referência da notícia

DeepMind unveils ‘spectacular’ general-purpose science AI. 14 de maio, 2025.

Elizabeth Gibney.