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17/05/2025KI-Durchbruch in der Mathematik
Googles DeepMind’s AlphaEvolve hat mathematische Rätsel geknackt, die Experten jahrzehntelang vor Probleme stellten. Das KI-System löste das komplexe Hexagon-Packungsproblem und brach einen 56 Jahre alten Rekord in der Matrix-Multiplikation – Aufgaben, die menschliche Mathematiker nicht bewältigen konnten. Über die reine Mathematik hinaus signalisieren diese Fortschritte eine neue Ära, in der KI direkt Code und Algorithmen optimiert und radikale Verbesserungen in allen Bereichen von Rechenzentren bis zum Chip-Design verspricht. Das System erzielte eine bemerkenswerte 23%ige Geschwindigkeitssteigerung bei der Optimierung von Gemini-Modell-Trainingsoperationen.
Neueste KI-Mathematik-Entdeckung
Googles DeepMind-System hat eine langjährige mathematische Herausforderung geknackt, indem es einen effizienteren Weg zur Multiplikation von 4x4-Matrizen mit komplexen Werten entdeckte. Der Fortschritt reduziert die erforderlichen Skalarmultiplikationen von 49 auf 48 und übertrifft damit Strassens Ergebnis von 1969.
Die Errungenschaft markiert einen bedeutenden Fortschritt in der Computermathematik und reiht sich in andere jüngste Erfolge ein, darunter Lösungen für Sechseck-Packungsprobleme, die Mathematiker jahrzehntelang vor Rätsel stellten. Das System fand optimale Anordnungen, um 11 und 12 Sechsecke in ein größeres Sechseck einzupassen. Die algorithmischen Durchbrüche haben die Optimierung des Trainings für Googles KI-Systeme ermöglicht.
Über die reine Mathematik hinaus hat die Technologie praktische Anwendungen in der Rechenzentrumsplanung und Chip-Design-Optimierung. Google plant, Akademikern frühen Zugang zu gewähren, um weitere Forschung und Zusammenarbeit zu fördern.
Das System hat sich mit über 50 offenen Problemen in den Bereichen mathematische Analysis, Geometrie, Kombinatorik und Zahlentheorie befasst. In etwa 75% der Fälle entdeckte es existierende Lösungen neu, während es in 20% bekannte Ergebnisse verbesserte.
Diese Fortschritte zeigen neue Möglichkeiten in der mathematischen Problemlösung und Algorithmusoptimierung auf, mit Auswirkungen auf wissenschaftliches Rechnen und technische Effizienz.
Quellenangabe
- https://timesofindia.indiatimes.com/technology/social/former-google-employee-on-alphaevolve-googles-ai-just-made-math-discoveries-no-human-has/articleshow/121189268.cms
- https://www.theregister.com/2025/05/15/google_deepmind_debuts_algorithm_evolving/
- https://www.therundown.ai/p/ai-discovers-new-math-algorithms
- https://www.llmwatch.com/p/alphaevolve-google-deepminds-latest
- https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/
- https://www.youtube.com/watch?v=vC9nAosXrJw