Google توسع نظام Antigravity لحل مشكلات رياضية طويلة الأمد وتحسين أنظمة البرمجيات

قامت Google بتوسيع نظام Antigravity متعدد الوكلاء، مستفيدة من فريقها المتخصص المدعوم بنموذج Gemini لحل مشكلات رياضية طويلة الأمد، والتحقق من براهين معقدة، وتحسين أنظمة البرمجيات. وأفادت الشركة أن إطار Teamwork يساعد الباحثين على رسم نتائج رياضية هامة، وتحديد الهياكل الجزيئية، وتطوير تنفيذات برمجية أسرع. يجمع هذا العمل بين الخبرة البشرية وتعاون عدة وكلاء، حيث يستكشف هؤلاء الوكلاء الحلول بشكل مستقل، ويختبرون الأساليب، ويستخدمون الأدوات الحاسوبية للتحقق من النتائج.

نتائج رسم تخمين Weil

من بين النتائج الأكثر لفتًا للانتباه هو رسم تخمين Weil، وهو مجموعة من النتائج الرياضية الهامة المتعلقة بعدد حلول المعادلات متعددة الحدود على الحقول المحدودة. قام نظام Teamwork-LEAP من Google بتوليد حوالي 1.8 مليون سطر من كود Lean لرسم هذه النتائج، والتي تم إثباتها في الأصل من قبل الرياضي Pierre Deligne في عام 1974. كما أفادت Google أن النظام أعاد إنتاج رسم أحدث براهين حول الانفجار المحدود للزمن لمعادلات Navier–Stokes ثلاثية الأبعاد، وهو مسألة مرتبطة بأحد تحديات جائزة الألفية السبعة.

لقد كانت مسألة ما إذا كانت الحلول السلسة لهذه المعادلات يمكن أن تتطور إلى تفردات في زمن محدود معلقة لمدة تقارب 90 عامًا.

ساعد النظام أيضًا الباحثين في حل تخمين Courtade–Kumar، وهو مسألة في نظرية المعلومات تم طرحها لأول مرة في عام 2013. استخدم الباحثون من Google والمؤسسات الأكاديمية هذا الإطار لتطوير برهان شامل، حيث ساعد نموذج Gemini في اشتقاق الحدود التحليلية وتوليد شهادات يمكن التحقق منها بواسطة الحاسوب. قام الباحثون برسم هذا البرهان في Lean 4، وهي لغة برمجة ومساعد برهاني يسمح للحاسوب بالتحقق من النقاط الرياضية. تعتمد طريقة Google على عمل عدة وكلاء بشكل متوازي، حيث يتم تخصيص مهام مختلفة لكل نظام لتحدي والتحقق من الحلول المقترحة، بهدف تقليل الأخطاء المحتملة الناتجة عن توليد سلسلة استدلال طويلة بواسطة نموذج واحد.

تطبيقات ناجحة في الهندسة النظامية

يتلقى كل وكيل متخصص فقط الوثائق والأدوات اللازمة لأداء مهامه. يقوم المراجعون والمراجعين المستقلين بفحص النتائج دون الاعتماد على استدلال الوكلاء الأصليين. بالإضافة إلى الرياضيات، قامت Google بتطبيق هذه الطريقة في الكيمياء الجزيئية. تعاونت مجموعة من 30 وكيلًا متخصصًا مع محاكيات المعلومات الفيزيائية لتحديد الهياكل الجزيئية من بيانات الرنين المغناطيسي النووي (NMR)، محققة دقة بنسبة 95% في المركز الأول و100% في المراكز الثلاثة الأولى، بالنسبة لجزيئات مرجعية معقدة.

حقق الإطار أيضًا نتائج في الهندسة النظامية. أفادت Google أن وكلاءها أعادوا كتابة برنامج فك تشفير الفيديو libgav1 من C++ إلى حوالي 170,000 سطر من كود Rust، محققين اتساقًا كاملًا في المخرجات عبر مجموعة واسعة من اختبارات الأداء. كانت سرعة التنفيذ المعاد كتابته في البداية حوالي أربعة أضعاف سرعة التنفيذ الأصلي. عندما حصل الوكلاء على أدوات تحليل الأداء وتم تكليفهم بتحسين الأداء، أصبح إصدار Rust أسرع بنسبة 20% إلى 30% على معالجات x86_64 وARM مقارنةً بالتنفيذ الأصلي بلغة C++.

في مشروع آخر، تم إعادة كتابة الكود المتبقي بلغة C++ في نواة Zircon الصغيرة خلال فترة أسبوعين إلى حوالي 800,000 سطر من Rust الآمن من حيث الذاكرة، حيث اجتاز اختبارات وحدات النواة وتمكن من الإقلاع على الأجهزة التي تعمل بمعمارية ARM64.

أبلغت Google أيضًا عن تحسينات في بنيتها التحتية الداخلية. قللت سير العمل الذكي لديها من انقطاع أحمال TPU على أنواع معينة من الأجهزة بنسبة 24%، مع الحفاظ على أهداف مستوى الخدمة ونسبة استخدام المجموعة. تعمل الشركة على تقديم Teamwork وعمليات الترميز التكرارية عبر Antigravity، وقد فتحت باب التقديم لـ 10,000 باحث أكاديمي للحصول على ستة أشهر من الوصول المجاني عالي الاستخدام. وأفادت الشركة أنه سيتم تقديم المزيد من سير العمل المتخصصة في المستقبل، بما في ذلك أدوات رسم براهين رسمية.

تطبيقات وتأثيرات متعددة لنظام Antigravity

لم يحقق نظام Antigravity من Google تقدمًا كبيرًا فقط في مجال الرياضيات، بل تم تطبيقه بنجاح أيضًا في الكيمياء الجزيئية والهندسة النظامية. وهذا يظهر تعددية استخدام النظام، وقدرته على دمج الخبرة البشرية مع التعاون بين الوكلاء لحل المشكلات المعقدة. من خلال العمل المتوازي للعديد من الوكلاء، قللت Google من الأخطاء المحتملة التي قد تحدث من نموذج واحد، مما زاد من دقة وموثوقية النتائج. هذه الطريقة الابتكارية لا تدفع فقط تطوير النظريات الرياضية، بل تعزز أيضًا أداء البرمجيات في التطبيقات العملية، مما يحمل أهمية كبيرة لتطور التكنولوجيا في المستقبل.