Google قامت بتوسيع نظام Antigravity متعدد الوكالات، مستفيدة من Gemini المدعوم بفريق متخصص لحل مشاكل رياضية قائمة منذ فترة طويلة، والتحقق من براهين معقدة، وتحسين الأنظمة البرمجية. وأشارت الشركة إلى أن إطار Teamwork ساعد الباحثين في صياغة نتائج رياضية هامة، وتحديد الهياكل الجزيئية، وتطوير تنفيذات برمجية أسرع. يجمع هذا العمل بين الخبرة البشرية وتعاون عدة وكالات، حيث تستكشف هذه الوكالات الحلول بشكل مستقل، وتختبر الأساليب، وتستخدم الأدوات الحاسوبية للتحقق من النتائج.
من بين النتائج الأكثر لفتًا للنظر هو صياغة تخمين Weil، وهو مجموعة من النتائج الرياضية الهامة المتعلقة بعدد حلول معادلات متعددة الحدود على الحقول المحدودة. قام نظام Teamwork-LEAP التابع لـ Google بتوليد حوالي 1.8 مليون سطر من كود Lean من خلال 28,800 استدعاء لوكالات فرعية، لصياغة هذه النتائج التي أثبتها عالم الرياضيات Pierre Deligne في عام 1974. كما أفادت Google أن النظام أعاد إنتاج صياغة أحدث براهين الانفجار المحدود للمعادلات Navier–Stokes ثلاثية الأبعاد، وهي مسألة مرتبطة بأحد تحديات جائزة الألفية السبعة.
لا يزال السؤال حول ما إذا كانت الحلول السلسة لهذه المعادلات يمكن أن تتطور إلى تفردات في فترة زمنية محدودة معلقًا منذ حوالي 90 عامًا.
نظام Antigravity من Google يحقق تقدمًا كبيرًا في مجالات الرياضيات والكيمياء
ساعد النظام أيضًا الباحثين في حل تخمين Courtade–Kumar، وهو مسألة في نظرية المعلومات تم طرحها لأول مرة في عام 2013. قام الباحثون من Google والمؤسسات الأكاديمية باستخدام هذا الإطار لتطوير برهان شامل، حيث ساعد نموذج Gemini في اشتقاق الحدود التحليلية وتوليد شهادات يمكن التحقق منها بواسطة الحاسوب. قام الباحثون بصياغة هذا البرهان في Lean 4، وهي لغة برمجة ومساعد برهاني تتيح للحاسوب التحقق من النقاط الرياضية. تعتمد طريقة Google على عمل عدة وكالات بشكل متوازي، حيث يتم تخصيص مهام مختلفة لكل نظام لتحدي والتحقق من الحلول المقترحة، بهدف تقليل الأخطاء المحتملة التي قد تحدث عند توليد سلسلة استدلال طويلة بواسطة نموذج واحد.
كل وكالة متخصصة تتلقى فقط الوثائق والأدوات اللازمة لأداء مهامها. يقوم المراجعون والمراجعين المستقلين بفحص النتائج دون الاعتماد على استدلال الوكالات الأصلية. بالإضافة إلى الرياضيات، قامت Google أيضًا بتطبيق هذه الطريقة في الكيمياء الجزيئية. تعاونت مجموعة من 30 وكالة متخصصة 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 هندسة الأنظمة. أفادت Google أن وكالاتها أعادت كتابة برنامج فك تشفير الفيديو libgav1 AV1 من C++ إلى حوالي 170,000 سطر من كود Rust، محققة توافقًا تامًا في مخرجاتها عبر مجموعة واسعة من اختبارات الأداء. كانت النسخة المعاد كتابتها في البداية تعمل بسرعة تقارب أربعة أضعاف النسخة الأصلية. عندما حصلت الوكالات على أدوات تحليل الأداء وتم تكليفها بتحسين الأداء، أصبحت النسخة المكتوبة بلغة Rust أسرع بنسبة 20% إلى 30% على معالجات x86_64 وARM مقارنة بالتنفيذ الأصلي بلغة C++.
في مشروع آخر، تم إعادة كتابة كود C++ المتبقي في نواة Zircon الصغيرة على مدى أسبوعين إلى حوالي 800,000 سطر من Rust الآمن من حيث الذاكرة، واجتاز اختبارات وحدات النواة وتمكن من الإقلاع على الأجهزة ARM64.
كما أفادت Google بتحسينات في بنيتها التحتية الداخلية. حيث قللت سير العمل الذكي لديها من اقتحام أحمال العمل TPU على بعض أنواع الأجهزة بنسبة 24%، مع الحفاظ على أهداف مستوى الخدمة واستخدام المجموعة. تعمل الشركة على توفير Teamwork من خلال Antigravity وعمليات الترميز المتكررة /boost، وفتحت باب التقديم لـ 10,000 باحث أكاديمي للحصول على وصول مجاني لمدة ستة أشهر بمعدل استخدام مرتفع. وأشارت الشركة إلى أنه سيتم تقديم المزيد من سير العمل المتخصصة في المستقبل، بما في ذلك أدوات البرهان الرسمية.