Google DeepMind crea un agente de IA que supera a expertos humanos en algoritmos

AlphaEvolve diseña algoritmos más eficientes para centros de datos, chips y modelos de lenguaje. El sistema combina las capacidades de codificación de Gemini con un enfoque evolutivo. Presentado el 14 de mayo de 2025, mejora métodos clásicos como el algoritmo Strassen.

«Descubrimientos demostrablemente nuevos y correctos»

AlphaEvolve ha desarrollado algoritmos que reducen el número de cálculos necesarios, superando soluciones humanas vigentes durante décadas. «Podemos probar que lo encontrado no estaba en los datos de entrenamiento», afirma Matej Balog, investigador de DeepMind. Entre sus logros destacan:

Optimización de infraestructura tecnológica

El agente mejoró algoritmos para programar tareas en centros de datos, diseñar chips y ajustar modelos de lenguaje como Gemini. Pushmeet Kohli, de DeepMind, lo describe como «un agente de codificación superhumano para elementos críticos del ecosistema de IA».

Un avance en la creatividad algorítmica

Expertos como Josh Alman (Universidad de Columbia) reconocen que AlphaEvolve genera ideas genuinamente novedosas, no solo remezcla conocimiento existente. El sistema usa un método evolutivo similar al de AlphaZero, el programa de DeepMind que revolucionó estrategias en juegos de mesa.

De AlphaTensor a FunSearch: un camino de innovación

DeepMind ya había explorado antes el potencial creativo de la IA. En 2022, AlphaTensor empleó aprendizaje por refuerzo para diseñar algoritmos, mientras que FunSearch (2024) optimizó código mediante evolución. AlphaEvolve fusiona ambos enfoques, según Balog.

¿Hacia una IA con ingenio generalizado?

El éxito de AlphaEvolve plantea si la IA podría aplicar esta creatividad a problemas menos acotados. Neil Thompson (MIT) señala que su impacto dependerá de que escalen a desafíos más amplios, acelerando así la innovación en múltiples campos.