최적화 문제는 어렵지만 AI를 통해 점점 더 관리하기 쉬워지고 있습니다. 기존 코딩은 최적의 알고리즘을 위한 방대한 탐색 공간에 어려움을 겪습니다. Gemini 기반의 코드 최적화 및 발견 에이전트인 AlphaEvolve는 솔루션을 체계적으로 탐색함으로써 이를 해결합니다. 이제 Gemini Enterprise Agent Platform에서 일반적으로 사용할 수 있습니다.배포 프로세스는 네 가지 단계로 구성됩니다. 기준 알고리즘과 컨텍스트로 문제를 정의하고; 정확성, 성능 및 제약 조건에 대한 점수 함수를 설정하여 측정하고; AlphaEvolve의 에이전트 하네스를 사용하여 코드를 생성하여 최적화하고; 최적화된 알고리즘을 프로덕션에 적용합니다.조직들은 이미 상당한 영향을 보고 있습니다. BASF는 공급망을 위한 디지털 트윈을 만들기 위해 AlphaEvolve를 사용하여 계획 및 예측을 80% 이상 개선했습니다. Coolblue는 전자 상거래 수요 예측을 최적화하여 WMAPE를 5% 줄였습니다. FM Logistic은 창고 라우팅을 10.4% 개선하여 직원 이동 거리를 15,000km 절약했습니다.Infineon은 칩 설계에 사용하고 있으며, JetBrains는 IDE 성능을 15-20% 가속했습니다. Kinaxis는 예측 정확도를 22% 이상 개선하고 런타임을 90% 줄였습니다. Klarna는 ML 학습 파이프라인 처리량을 두 배로 늘리고 모델 품질을 개선했습니다.Kuro Games는 서버 측 워크로드에서 상당한 성능 향상을 보였습니다. Oak Ridge National Laboratory는 Frontier 슈퍼컴퓨터에 AlphaEvolve를 배포하여 GPU 커널을 최적화했습니다. Old Dominion University는 이를 사용하여 생물학적 노화 사망률을 모델링하고, 알려진 모델을 재발견하고 다른 모델을 개선했습니다.PacBio는 DNA 시퀀싱 정확도를 30% 개선했습니다. Pebble은 GPU 성능 모델링 오류를 56% 줄였습니다. Qbraid는 AlphaEvolve를 사용하여 양자 컴퓨팅 인코딩을 개선했습니다.