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AlphaDev discovers faster sorting algorithms
In our paper published today in Nature, we introduce AlphaDev, an artificial intelligence (AI) system that uses reinforcement learning to discover enhanced computer science algorithms – surpassing those honed by scientists and engineers over decades.
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DeepMind의 인공지능 시스템 AlphaDev는 강화학습을 이용해 향상된 컴퓨터 과학 알고리즘을 발견했습니다. 이 시스템은 컴퓨터의 어셈블리 명령어를 기반으로 새로운 알고리즘을 발견하였고, 이를 통해 속도와 에너지 사용에 큰 영향을 미칠 수 있는 개선사항을 찾아냈습니다. AlphaDev는 게임을 통해 최적의 알고리즘을 찾아내는데, 이는 상당히 어려운 과정으로, 잘못된 한 단계가 전체 알고리즘을 무효화할 수 있습니다.
AlphaDev가 발견한 새로운 정렬 알고리즘은 LLVM libc++ 정렬 라이브러리의 성능을 최대 70%까지 향상시켰습니다. 이 알고리즘은 세 부터 다섯 개의 짧은 시퀀스에 대한 정렬 알고리즘을 개선하는 데 초점을 맞추었으며, 이런 알고리즘은 대규모 정렬 기능의 일부로 자주 호출되기 때문에 가장 널리 사용됩니다. 이런 알고리즘을 개선하면 어떤 수의 항목을 정렬하는 데 있어 전반적인 속도를 높일 수 있습니다.
AlphaDev는 단순히 더 빠른 알고리즘을 찾는 것뿐만 아니라 새로운 접근법도 발견했습니다. 이 새로운 접근법은 'AlphaDev swap and copy moves'라고 명명되었으며, 이는 매일 수조 번 사용되는 알고리즘에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 AlphaDev가 독창적인 해결책을 발견하고 컴퓨터 과학 알고리즘을 개선하는 방법에 대한 우리의 생각에 도전하는 능력을 보여줍니다.
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