EvoX 1.0.0の新機能
- 完全なPyTorch互換性：EvoXはPyTorchエコシステムとシームレスに統合され、ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）、強化学習（RL）、メタ学習における**進化アルゴリズム（EA）**の適用がこれまで以上に容易になりました。
- 分散GPU加速：大規模計算向けに構築されたEvoXは、PyTorchを活用して異種ハードウェア（CPU、GPU、マルチノードクラスタ）上で100倍の高速化を実現します。
- 豊富なアルゴリズムライブラリ：GA、DE、PSO、CMA-ES、MOEA（NSGA-II、RVEA、MOEA/Dなど）、および最先端のメタ進化手法を含む50以上の進化アルゴリズムを搭載しています。
- RL・物理エンジンサポート：Braxおよび強化学習環境と互換性があり、進化的強化学習（ERL）アプリケーションを可能にします。
- 100以上のベンチマーク問題：単目的および多目的最適化、さらに実世界の工学的課題をカバーしています。
- カスタマイズ可能でスケーラブル：柔軟な問題定義、リアルタイムデータストリーミング、スケーラブルな分散ワークフローをサポートします。
進化計算と深層学習の橋渡し
EvoX 1.0.0は、進化アルゴリズムと最新の深層学習フレームワークの融合における画期的な一歩です。PyTorchとの統合により、研究者や実務者は勾配ベースの学習と進化的探索を組み合わせ、AI駆動の最適化、自動機械学習（AutoML）、複雑な意思決定システムにおける新たな可能性を切り開くことができます。
オープンソースとコミュニティ主導
EvoXはGitHubで公開されています：https://github.com/EMI-Group/EvoX