AlphaEvolve: Agent Coding dari Google DeepMind untuk Desain Algoritma

Margabagus.com – Pernahkah Anda membayangkan dunia di mana komputer tidak hanya menjalankan algoritma, tetapi juga menciptakannya—bahkan lebih baik dari yang pernah dirancang manusia? Inilah terobosan revolusioner yang dibawa oleh AlphaEvolve, sebuah inovasi terbaru dari Google DeepMind yang mengubah paradigma pemrograman dan optimasi algoritma. Dalam era di mana efisiensi komputasi bernilai miliaran dolar, AlphaEvolve telah berhasil memecahkan rekor matematika yang bertahan selama 56 tahun dan menghemat jutaan dolar biaya komputasi di pusat data Google hanya dalam setahun pertama pengoperasiannya.

Dirilis pada Mei 2025, AlphaEvolve hadir sebagai agen coding berbasis kecerdasan buatan yang mampu mendesain dan mengoptimasi algoritma untuk berbagai permasalahan kompleks dengan cara yang belum pernah terbayangkan sebelumnya. Artikel ini akan mengupas secara mendalam tentang bagaimana teknologi inovatif ini bekerja, aplikasi praktisnya, dan dampak transformatifnya terhadap dunia komputasi dan sains.

Revolusi dalam Desain Algoritma dengan Kecerdasan Buatan

Algoritma Kecerdasan Buatan. Ilustrasi gambar dengan Microsoft Copilot

Algoritma merupakan fondasi dari dunia digital yang kita kenal saat ini. Dari pencarian Google hingga rekomendasi Netflix, algoritma menggerakkan hampir semua aspek kehidupan digital kita. Namun, menemukan algoritma baru yang lebih efisien adalah tugas yang luar biasa sulit, bahkan bagi matematikawan dan ilmuwan komputer terbaik dunia.

AlphaEvolve muncul sebagai terobosan signifikan dalam otomatisasi penemuan algoritma. Tidak seperti sistem AI tradisional yang hanya menghasilkan kode berdasarkan data pelatihan, AlphaEvolve dirancang untuk benar-benar menemukan algoritma baru yang belum pernah ada sebelumnya. Menurut Matej Balog, peneliti di Google DeepMind yang memimpin tim penemuan algoritma, “Jika Anda menggunakan model bahasa besar dengan cara yang tepat, maka Anda bisa mendapatkan sesuatu yang terbukti baru dan terbukti benar dalam bentuk algoritma.”

Keunikan AlphaEvolve terletak pada pendekatan evolusionernya terhadap pemrograman. Sistem ini mengkombinasikan kemampuan pemecahan masalah kreatif dari model Gemini dengan evaluator otomatis yang memverifikasi jawaban, dan menggunakan kerangka evolusioner untuk menyempurnakan ide-ide yang paling menjanjikan. Seperti evolusi biologis, AlphaEvolve menguji berbagai “mutasi” kode, memilih yang terbaik, dan terus menyempurnakan solusi melalui generasi berturut-turut hingga menemukan algoritma optimal.

Arsitektur Teknis: Bagaimana AlphaEvolve Bekerja

AlphaEvolve memanfaatkan ensemble model bahasa besar (LLM) canggih dari Google: model tercepat dan paling efisien, Gemini Flash, digunakan untuk memaksimalkan eksplorasi ide, sementara model terkuat, Gemini Pro, memberikan kedalaman kritis dengan saran-saran yang penuh wawasan. Kombinasi ini menciptakan sinergi yang luar biasa untuk penemuan algoritma dan pengembangan kode.

Proses kerja AlphaEvolve dapat dibagi menjadi beberapa tahap utama:

1. Pembangkitan prompt: Sistem menyusun prompt untuk model bahasa yang berisi deskripsi masalah dan contoh solusi sebelumnya.
2. Pembangkitan program: Model Gemini mengusulkan program komputer yang mengimplementasikan solusi algoritmik sebagai kode.
3. Evaluasi: Program yang diusulkan diverifikasi, dijalankan, dan diberi skor menggunakan metrik evaluasi otomatis yang memberikan penilaian objektif terhadap akurasi dan kualitas setiap solusi.
4. Penyimpanan dalam database: Program-program yang berhasil disimpan dalam database yang mengimplementasikan algoritma evolusioner untuk menentukan program mana yang akan digunakan untuk prompt di masa depan.
5. Evolusi: Proses ini berulang, dengan ide-ide terbaik memandu arah evolusi berikutnya hingga sistem menemukan solusi optimal.

Alexander Novikov, peneliti senior di DeepMind yang juga bekerja pada AlphaEvolve, menjelaskan: “Satu ide kritis dalam pendekatan kami adalah bahwa kami fokus pada masalah dengan evaluator yang jelas. Untuk setiap solusi atau kode yang diusulkan, kami dapat secara otomatis memverifikasi validitasnya dan mengukur kualitasnya. Ini memungkinkan kami untuk membangun loop umpan balik yang cepat dan andal untuk meningkatkan sistem.”

Baca artikel menarik lainnya: Google Veo 3: Ketika Kecerdasan Buatan Mulai “Menyutradarai” Film

Terobosan Matematika: Memecahkan Rekor 56 Tahun

Salah satu pencapaian paling mengesankan dari AlphaEvolve adalah dalam bidang perkalian matriks, operasi matematika fundamental yang mendasari banyak aplikasi dari kecerdasan buatan hingga grafik komputer. Meskipun terdengar sederhana, menemukan cara tercepat untuk mengalikan matriks tetap menjadi masalah terbuka dalam ilmu komputer.

Pada tahun 1969, matematikawan Jerman Volker Strassen mengejutkan komunitas matematika dengan menemukan algoritma yang dapat mengalikan matriks 2×2 menggunakan hanya 7 perkalian skalar, bukan 8 seperti pada algoritma standar. Untuk matriks 4×4 kompleks, algoritma Strassen membutuhkan 49 perkalian skalar. Selama 56 tahun, rekor ini tak tergoyahkan—hingga AlphaEvolve datang.

AlphaEvolve berhasil menemukan algoritma yang memungkinkan perkalian dua matriks 4×4 bernilai kompleks menggunakan hanya 48 perkalian skalar. Penemuan ini telah diverifikasi secara formal dan mewakili lompatan signifikan dalam pemahaman kita tentang perkalian matriks. Bahkan lebih mengesankan, AlphaEvolve juga meningkatkan state-of-the-art untuk 14 algoritma perkalian matriks lainnya.

Manuel Kauers, seorang matematikawan di Universitas Johannes Kepler di Linz, Austria, menyatakan: “Peningkatan untuk matriks ini kemungkinan memiliki relevansi praktis. Sangat bagus melihat bahwa kita bergerak maju dengan pemahaman tentang perkalian matriks. Setiap teknik yang membantu adalah kontribusi yang disambut baik untuk upaya ini.”

Aplikasi Praktis: Mengoptimalkan Infrastruktur Google

Photo by bsdrouin on Pixabay

Kekuatan AlphaEvolve tidak hanya terletak pada pemecahan masalah teoritis. Sistem ini telah diterapkan pada berbagai masalah dunia nyata di Google dengan hasil yang luar biasa:

Optimasi Pusat Data

AlphaEvolve menemukan heuristik sederhana namun luar biasa efektif untuk membantu Borg, sistem yang mengorkestrasi pusat data Google yang luas. Solusi ini, yang telah digunakan dalam produksi selama lebih dari setahun, secara terus-menerus memulihkan rata-rata 0,7% dari sumber daya komputasi global Google.

Angka 0,7% mungkin terdengar kecil, tetapi pada skala Google, ini berarti penghematan energi dan biaya yang sangat besar. Keuntungan efisiensi berkelanjutan ini berarti bahwa pada momen tertentu, lebih banyak tugas dapat diselesaikan pada jejak komputasi yang sama.

Desain Chip

AlphaEvolve mengusulkan penulisan ulang Verilog (bahasa deskripsi perangkat keras) yang menghapus bit-bit yang tidak diperlukan dalam sirkuit aritmatika yang sangat dioptimalkan untuk perkalian matriks. Usulan ini telah diintegrasikan ke dalam Tensor Processing Unit (TPU) yang akan datang, akselerator AI khusus Google.

Dengan menyarankan modifikasi dalam bahasa standar perancang chip, AlphaEvolve mempromosikan pendekatan kolaboratif antara AI dan insinyur perangkat keras untuk mempercepat desain chip khusus di masa depan.

Pelatihan AI

AlphaEvolve juga membantu mempercepat kinerja AI dan kecepatan penelitian. Dengan menemukan cara yang lebih cerdas untuk membagi operasi perkalian matriks besar menjadi submasalah yang lebih mudah dikelola, sistem ini mempercepat kernel vital dalam arsitektur Gemini sebesar 23%, menghasilkan pengurangan 1% dalam waktu pelatihan Gemini.

Selain itu, AlphaEvolve berhasil mengoptimalkan kernel FlashAttention, mencapai peningkatan kecepatan hingga 32,5% untuk implementasi kernel FlashAttention dalam model AI berbasis Transformer. Karena pengembangan model AI generatif membutuhkan sumber daya komputasi yang substansial, setiap efisiensi yang diperoleh diterjemahkan menjadi penghematan yang cukup besar.

Terobosan Ilmiah Lainnya

Selain perkalian matriks, AlphaEvolve telah diterapkan pada lebih dari 50 masalah terbuka dalam analisis matematika, geometri, kombinatorika, dan teori bilangan, dengan hasil yang mengesankan:

1. Masalah Kissing Number: AlphaEvolve meningkatkan batas bawah yang diketahui untuk masalah kissing number dalam 11 dimensi dengan menemukan susunan 593 bola luar di sekitar bola unit sentral, mengalahkan rekor sebelumnya yaitu 592.
2. Masalah Minimum Overlap Erdős: AlphaEvolve mendorong batas atas yang diketahui untuk konstanta minimum-overlap Erdős dari sekitar 0,380927 menjadi 0,380924, kemajuan pertama sejak 2016.
3. Pengemasan Heksagon: Untuk tantangan mengemas 11 heksagon reguler unit ke dalam heksagon pembatas yang lebih besar, AlphaEvolve menemukan konstruksi baru dengan memiringkan setiap heksagon bagian dalam pada berbagai sudut alih-alih penjajaran rata yang seragam.

Jakob Moosbauer, seorang matematikawan di Universitas Warwick di Inggris, terkesan dengan kemampuan AlphaEvolve. Dia mengatakan bahwa cara AlphaEvolve mencari algoritma yang menghasilkan solusi spesifik—daripada mencari solusinya sendiri—membuatnya sangat kuat. “Ini membuat pendekatan tersebut dapat diterapkan pada berbagai masalah yang luas. AI menjadi alat yang akan penting dalam matematika dan ilmu komputer.”

Baca artikel menarik lainnya: Panduan Lengkap Audio Overview di Gemini Deep Research: Mengubah Laporan Menjadi Podcast AI

Masa Depan AlphaEvolve dan Kolaborasi Manusia-AI

Kolaboraksi antara AI dan manusia. Ilustrasi gambar menggunakan Microsoft Copilot.

Meskipun saat ini diterapkan terutama dalam infrastruktur Google dan penelitian matematika, potensi AlphaEvolve jauh lebih luas. Google DeepMind memvisualisasikan aplikasi dalam ilmu material, penemuan obat, dan bidang lain yang membutuhkan solusi algoritmik kompleks.

“Kolaborasi manusia-AI terbaik dapat membantu memecahkan tantangan ilmiah terbuka dan juga menerapkannya pada skala Google,” kata Novikov, menyoroti potensi kolaboratif sistem tersebut.

Google DeepMind saat ini sedang mengembangkan antarmuka pengguna dengan tim People + AI Research mereka dan berencana meluncurkan Program Akses Awal untuk peneliti akademis terpilih. Perusahaan juga mengeksplorasi ketersediaan yang lebih luas.

Fleksibilitas sistem menandai keunggulan signifikan. Balog mencatat bahwa “setidaknya sebelumnya, ketika saya bekerja dalam penelitian pembelajaran mesin, bukan pengalaman saya bahwa Anda dapat membangun alat ilmiah dan segera melihat dampak dunia nyata pada skala ini.”

Implikasi Etis dan Masa Depan Desain Algoritma

Munculnya AlphaEvolve mengangkat pertanyaan menarik tentang masa depan desain algoritma dan peran manusia dalam proses ini. Apakah kita bergerak menuju masa depan di mana AI akan menemukan sebagian besar algoritma baru, dengan manusia berperan sebagai pemverifikasi dan penerapan?

Gary Marcus, seorang pakar AI, penulis, dan kritikus, melihat AlphaEvolve sebagai tanda bahwa “teknik neurosimbolik yang menggabungkan jaringan saraf dengan ide-ide dari AI klasik, adalah masa depan.” Pendekatan ini menggabungkan kekuatan pembelajaran mesin dengan struktur logis yang lebih eksplisit, memungkinkan penemuan yang lebih dapat diverifikasi dan dijelaskan.

Stuart Battersby, CTO perusahaan AI Chatterbox Labs, menyatakan optimisme tentang potensi AlphaEvolve, sambil juga menekankan perlunya menjaga keamanan dalam pikiran selama penerapan AI apa pun. “Pengembangan algoritma AI perlu terjadi dengan cepat, jadi sangat bagus melihat AlphaEvolve membantu mengotomatisasi proses ini. Ini berarti bahwa solusi AI tidak hanya melewati siklus pengembangan lebih cepat, tetapi semoga menghasilkan hasil yang lebih baik juga.”

Baca juga artikel menarik lainnya: Sisi Kelam AI Video Generator: Ketika Google Veo 3, Sora, dan Runway Menciptakan Ancaman Digital

Revolusi Komputasi yang Sedang Berlangsung

AlphaEvolve mewakili langkah signifikan dalam evolusi AI dari alat yang hanya mengikuti instruksi menjadi kolaborator kreatif dalam penemuan ilmiah. Sistem ini menunjukkan bagaimana AI dapat membantu kita menemukan solusi yang mungkin tidak pernah kita temukan sendiri, membuka pintu ke kemungkinan baru dalam komputasi dan sains.

Ketika kita melihat ke masa depan, tampak jelas bahwa kolaborasi antara kecerdasan manusia dan kecerdasan buatan akan menjadi semakin penting dalam memecahkan tantangan paling mendesak di dunia. AlphaEvolve menunjukkan bahwa masa depan ini mungkin sudah lebih dekat dari yang kita kira.

Dengan mempercepat penemuan algoritma dan optimasi, AlphaEvolve dan teknologi serupa berpotensi mengubah cara kita mendekati masalah komputasi, membuka jalan bagi terobosan ilmiah yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan. Dalam dunia di mana efisiensi komputasi dan kecepatan inovasi menjadi semakin penting, AlphaEvolve mewakili langkah evolusioner yang menentukan dalam perjalanan kita menuju masa depan komputasi yang lebih cerdas dan efisien.