Sakana AI、科学的発見エンジン"ShinkaEvolve"をOSS化

Sakana AIは9月25日、LLMを用いてアルゴリズムを進化させるフレームワーク「ShinkaEvolve」をApache 2.0ライセンスのOSSとしてGitHubに公開したことを発表した。

26個の円を面積が最大化するように詰め込む「26-circle packing problem」(同社公式ブログより)

既存のLLMを活用して、アルゴリズムのコードに斬新な改良を加えるShinkaEvolveは、特定の箇所にタグを入力することで、問題定義、コード生成、評価を繰り返すフレームワークとして機能する「ShinkaEvolve」。正方形のなかに26個の円を面積が最大化するように詰め込む数学的な問題「26-circle packing problem」へのチャレンジでは、150個のサンプルで新たな解を導き出しているが、Golden-angle spiral initialization(黄金角スパイラル初期化)、Gradient-based refinement(勾配ベースの改良)、Simulated annealing(焼きなまし法)の3つのアルゴリズムをShinkaEvolveで最適化することでこれを実現したという。

Google DeepMindのAlphaEvolveなど既存の進化的アプローチは大きな成果を示しているが、処理速度やサンプル効率に優れるフレームワークをOSS化することで、科学技術問題における発見を加速させたいと"科学的発見エンジン"をオープン化したことを公式ブログで述べている。論文はAxiveに公開している。