¿Qué hay de nuevo en EvoX 1.0.0?
- Compatibilidad completa con PyTorch: EvoX ahora se integra perfectamente con el ecosistema PyTorch, facilitando más que nunca la aplicación de algoritmos evolutivos (EAs) en búsqueda de arquitectura neuronal (NAS), aprendizaje por refuerzo (RL) y meta-aprendizaje.
- Aceleración GPU distribuida: Construido para computación a gran escala, EvoX aprovecha PyTorch para lograr 100x de aceleración en hardware heterogéneo (CPUs, GPUs, clústeres multi-nodo).
- Extensa biblioteca de algoritmos: Incluye más de 50 algoritmos evolutivos, incluyendo GA, DE, PSO, CMA-ES, MOEAs (NSGA-II, RVEA, MOEA/D, etc.) y métodos de meta-evolución de última generación.
- Soporte para RL y motores de física: Compatible con Brax y entornos de aprendizaje por refuerzo, habilitando aplicaciones de aprendizaje por refuerzo evolutivo (ERL).
- Más de 100 problemas de benchmark: Cubre optimización de objetivo único y multiobjetivo, así como desafíos de ingeniería del mundo real.
- Personalizable y escalable: Soporta definiciones flexibles de problemas, transmisión de datos en tiempo real y flujos de trabajo distribuidos escalables.
Conectando la computación evolutiva y el aprendizaje profundo
EvoX 1.0.0 representa un paso revolucionario en la fusión de algoritmos evolutivos con frameworks modernos de aprendizaje profundo. La integración con PyTorch permite a investigadores y profesionales combinar el aprendizaje basado en gradientes con la búsqueda evolutiva, abriendo nuevas posibilidades en optimización impulsada por IA, aprendizaje automático automatizado (AutoML) y sistemas complejos de toma de decisiones.
Código abierto e impulsado por la comunidad
EvoX ya está disponible en GitHub: https://github.com/EMI-Group/EvoX