Google DeepMind представила AlphaEvolve — AI-агента для научных открытий, способного самостоятельно формулировать гипотезы, разрабатывать эксперименты и интерпретировать результаты.
Google DeepMind анонсировала AlphaEvolve — следующую ступень в линейке научных AI-систем после AlphaFold и AlphaCode. Если предшественники решали специфические хорошо определённые задачи (сворачивание белков, написание кода), AlphaEvolve позиционируется как агент для открытых научных исследований.
Архитектура: в основе — Gemini 2.5 Ultra, расширенный специализированными инструментами для научной работы. Агент может просматривать научные базы данных, выдвигать гипотезы, генерировать код для проведения вычислительных экспериментов, анализировать результаты и итеративно уточнять гипотезы. По сути — AI-исследователь, работающий в нескольких областях: математике, химии, физике материалов.
Демонстрационные результаты DeepMind: AlphaEvolve нашёл новый метод умножения матриц, превосходящий алгоритм Штрассена в некоторых конфигурациях — результат, который математики не могли получить более 50 лет. В химии агент предложил 12 потенциальных молекул-кандидатов для новых материалов, три из которых прошли первичный лабораторный скрининг.
Важные ограничения, которые DeepMind честно признаёт: AlphaEvolve работает эффективно в математически строгих дисциплинах, где результаты можно проверить вычислительно. В «мягких» науках — психологии, экономике, социологии — его применимость существенно ниже. Система также требует значительных вычислительных ресурсов и недоступна для широкой публики.