DeepMind, laboratorium AI milik Google, baru saja memperkenalkan AlphaEvolve, sebuah sistem AI yang diklaim sangat jago untuk menyelesaikan masalah matematika dan sains.
Sistem ini dirancang khusus untuk menjawab pertanyaan dengan solusi yang bisa dinilai secara otomatis, sekaligus mengurangi hallucination yang kerap dialami model AI generatif.
Nah, saya merasa ini adalah langkah menarik untuk menjawab tantangan AI dalam bidang saintifik. Lantas, apa keunggulan AlphaEvolve, dan bagaimana cara kerjanya? Ini reviewnya.
AlphaEvolve: AI yang Jago Matematika, tapi Bukan untuk Semua Masalah
AlphaEvolve bukanlah model AI biasa. Berbeda dengan ChatGPT atau Gemini yang bisa menjawab pertanyaan umum, fokus AlphaEvolve adalah masalah matematika, sains, dan optimisasi sistem dengan solusi terukur.
Misalnya, menentukan algoritma tercepat untuk distribusi data atau mencari pola geometri optimal. Menurut DeepMind, sistem ini menggunakan model Gemini terbaru sebagai basis, sehingga kemampuannya disebut lebih baik dibanding pendahulunya.
Keunikan AlphaEvolve terletak pada mekanisme evaluasi otomatis. Saat pengguna memberikan pertanyaan, sistem ini tidak hanya menghasilkan satu jawaban, tetapi juga membuat beberapa opsi solusi, mengkritisi setiap opsi, lalu memilih yang paling akurat.
Proses ini mirip seperti tim ahli yang berdebat untuk menemukan kesimpulan terbaik. Hasilnya, tingkat halusinasi bisa ditekan karena setiap jawaban harus melalui “seleksi ketat”.
Namun, AlphaEvolve punya batasan. Sistem ini hanya bisa menyelesaikan masalah yang solusinya berbentuk algoritma atau rumus matematika. Jadi, kalian tidak bisa memakainya untuk menulis puisi atau menganalisis fenomena sosial.
Selain itu, pengguna wajib menyertakan metode penilaian otomatis (seperti rumus validasi) agar AlphaEvolve bisa bekerja. Ini membuatnya cocok untuk bidang seperti ilmu komputer, fisika komputasi atau optimisasi sistem, bukan untuk ranah subjektif.
Uji Coba: Dari Soal Matematika Klasik hingga Efisiensi Data Center Google
DeepMind menguji AlphaEvolve dengan 50 masalah matematika dari berbagai bidang, seperti geometri dan kombinatorik. Hasilnya, sistem ini berhasil menemukan solusi terbaik yang sudah dikenal (75% kasus) dan bahkan menemukan solusi lebih baik (20% kasus).
Misalnya, AlphaEvolve “menemukan kembali” teorema geometri yang selama ini dipakai manusia, sekaligus mengoptimalkannya dalam beberapa kasus. Tak hanya teori, AlphaEvolve juga diuji di dunia nyata. Salah satunya adalah meningkatkan efisiensi pusat data Google.
Sistem ini menghasilkan algoritma yang berhasil menghemat 0,7% sumber daya komputasi Google secara global. Angka ini terlihat kecil, tapi bagi raksasa teknologi seperti Google, penghematan 0,7% setara dengan jutaan dolar! AlphaEvolve juga mempercepat pelatihan model Gemini dengan memangkas waktu training hingga 1%.
Bagi kalian yang familiar dengan AI, angka 1% itu signifikan mengingat biaya komputasi model besar bisa mencapai ratusan juta dolar.
Namun, DeepMind mengakui bahwa AlphaEvolve belum bisa membuat penemuan revolusioner. Dalam salah satu eksperimen, sistem ini hanya menemukan optimisasi desain chip TPU yang sudah pernah diidentifikasi tools lain. Artinya, AlphaEvolve lebih berperan sebagai asisten ahli ketimbang “ilmuwan mandiri”.
Baca Juga: Review Qwen 3 – AI Terbaru Alibaba Cloud dengan Reasoning Super Tajam
Masa Depan AlphaEvolve: Bantu Ahli Fokus pada Inovasi
Meski belum sempurna, AlphaEvolve menawarkan nilai praktis. Bayangkan, para insinyur atau peneliti bisa menggunakan sistem ini untuk menyelesaikan masalah rumit yang memakan waktu berjam-jam. Dengan demikian, mereka bisa fokus pada inovasi atau tugas kreatif lain.
Saat ini, DeepMind sedang menyiapkan antarmuka pengguna dan program akses awal untuk akademisi. Jika berhasil, bukan tidak mungkin AlphaEvolve akan dipakai di kampus atau perusahaan teknologi.
Sebagai penulis, saya melihat potensi AlphaEvolve untuk bidang seperti riset material, bioinformatika, atau logistik. Sistem ini juga bisa menjadi tutor virtual untuk mahasiswa yang kesulitan dengan soal matematika tingkat tinggi.
Tapi, tantangan terbesarnya adalah memperluas cakupan masalah yang bisa dipecahkan. Selama ini, AlphaEvolve masih terbatas pada masalah terstruktur. Bagaimana dengan masalah saintifik yang ambigu atau multidisiplin? Ini masih jadi PR bagi DeepMind.
Akhir Kata
AlphaEvolve adalah bukti bahwa AI tidak hanya sekadar chatbot, tapi bisa jadi alat bantu saintifik yang sangat berguna. Dengan mekanisme evaluasi otomatis dan basis model Gemini, sistem ini berhasil mengurangi halusinasi sekaligus meningkatkan akurasi.
Meski belum bisa menggantikan manusia, AlphaEvolve layak diapresiasi sebagai AI solusi matematika dan sains yang efisien.
Bagi kalian yang penasaran, nantikan program early access-nya. Siapa tahu, di masa depan, AlphaEvolve akan menjadi tools wajib bagi peneliti dan engineer.
