Novedades de EvoX 1.0.0
- Compatibilidad total con PyTorch: EvoX se integra ahora de forma fluida con el ecosistema PyTorch, facilitando más que nunca la aplicación de algoritmos evolutivos (EAs) en búsqueda de arquitecturas neuronales (NAS), aprendizaje por refuerzo (RL) y meta-aprendizaje.
- Aceleración GPU distribuida: Diseñado para la computación a gran escala, EvoX aprovecha PyTorch para lograr una aceleración de 100x en hardware heterogéneo (CPUs, GPUs, clústeres multinodo).
- Amplia biblioteca de algoritmos: Incluye más de 50 algoritmos evolutivos, entre ellos 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, permitiendo aplicaciones de aprendizaje por refuerzo evolutivo (ERL).
- Más de 100 problemas de referencia: Cubre optimización mono-objetivo 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.
Uniendo 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 está ahora disponible en GitHub: https://github.com/EMI-Group/EvoX