AlphaEvolve: Gemini 기반 코딩 에이전트가 여러 분야에서 영향력을 확장하는 방식 (9분 읽기)

AlphaEvolve는 Gemini 기반 코딩 에이전트로, 자동 탐색과 최적화로 여러 분야의 성능을 끌어올리고 있다.

• 생명과학에서는 Google Research의 DeepConsensus를 개선해 DNA 변이 탐지 오류를 30% 줄였고, PacBio의 유전체 분석을 더 정확하고 더 낮은 비용으로 수행할 수 있게 했다.
• 전력망 최적화에서는 AC Optimal Power Flow 문제의 실행 가능한 해(feasible solution) 탐색률을 **14%**에서 88% 이상으로 끌어올렸다.
• Earth AI 모델 최적화로는 20개 재난 범주의 평균 예측 정확도를 5% 높였다.
• 기초 연구에서는 Terence Tao와 함께 Erdős 문제 해결을 돕고, Traveling Salesman Problem과 Ramsey Numbers의 하한 기록도 개선했다.
• 양자 분야에서는 Google의 Willow 칩용 회로를 기존 대비 10배 낮은 오류로 찾아내며 실험 데모에 기여했다.

AlphaEvolve는 이제 실험용 단계를 넘어 Google 인프라의 핵심 도구로 자리 잡았다. 차세대 TPU 설계, 캐시 교체 정책 개선, Google Spanner의 write amplification 20% 감소, 컴파일러 최적화로 소프트웨어 저장 공간 거의 9% 절감이 이뤄졌다.

Google Cloud와 함께 상용화도 진행 중이다. Klarna는 transformer 학습 속도를 2배 높였고, Substrate는 계산 리소그래피 시뮬레이션 속도를 크게 개선했다. FM Logistic은 라우팅 효율을 10.4% 높여 연간 15,000km 이상의 이동 거리를 줄였다.