最適化問題は、困難ではあるものの、AIの登場により管理しやすくなってきています。従来のコーディングでは、最適なアルゴリズムのための広大な探索空間に苦労します。Geminiを搭載したコード最適化および発見エージェントであるAlphaEvolveは、体系的にソリューションを探索することで、この問題に対処します。現在、Gemini Enterprise Agent Platformで一般公開されています。デプロイプロセスは4つのステップで構成されます。ベースラインアルゴリズムとコンテキストで問題を定義します。正しさ、パフォーマンス、制約のためのスコアリング関数を確立して測定します。AlphaEvolveのエージェントハーネスを使用してコードを生成して最適化します。最適化されたアルゴリズムを本番環境に適用します。組織はすでに大きな影響を目の当たりにしています。BASFはAlphaEvolveを使用してサプライチェーンのデジタルツインを作成し、計画と予測を80%以上改善しました。Coolblueはeコマースの需要予測を最適化し、WMAPEを5%削減しました。FM Logisticは倉庫ルーティングを10.4%改善し、スタッフの移動距離を15,000 km削減しました。Infineonはチップ設計に、JetBrainsはIDEパフォーマンスを15〜20%高速化するために使用しています。Kinaxisは予測精度を22%以上向上させ、実行時間を90%削減しました。KlarnaはMLトレーニングパイプラインのスループットを倍増させ、モデルの品質を向上させました。Kuro Gamesはサーバーサイドワークロードで大幅なパフォーマンス向上を実現しました。Oak Ridge National LaboratoryはFrontierスーパーコンピューターでAlphaEvolveを展開し、GPUカーネルを最適化しました。Old Dominion Universityは生物学的老化死亡率のモデリングに使用し、既知のモデルを再発見し、他のモデルを改善しました。PacBioはDNAシーケンシングの精度を30%向上させました。PebbleはGPUパフォーマンスモデリングのエラーを56%削減しました。QbraidはAlphaEvolveを使用して量子コンピューティングエンコーディングを洗練させました。