EvoX 1.0.0의 새로운 기능
- 완전한 PyTorch 호환성: EvoX는 이제 PyTorch 생태계와 원활하게 통합되어, 신경망 아키텍처 탐색(NAS), 강화학습(RL), 메타 학습에 **진화 알고리즘(EAs)**을 그 어느 때보다 쉽게 적용할 수 있습니다.
- 분산 GPU 가속: 대규모 연산을 위해 구축된 EvoX는 PyTorch를 활용하여 이기종 하드웨어(CPU, GPU, 다중 노드 클러스터)에서 100배 속도 향상을 달성합니다.
- 광범위한 알고리즘 라이브러리: GA, DE, PSO, CMA-ES, MOEAs (NSGA-II, RVEA, MOEA/D 등) 및 최신 메타 진화 방법을 포함한 50개 이상의 진화 알고리즘을 제공합니다.
- RL 및 물리 엔진 지원: Brax 및 강화학습 환경과 호환되어, 진화적 강화학습(ERL) 응용을 가능하게 합니다.
- 100개 이상의 벤치마크 문제: 단일 목적 및 다목적 최적화는 물론 실제 엔지니어링 과제를 포함합니다.
- 커스터마이즈 가능 및 확장 가능: 유연한 문제 정의, 실시간 데이터 스트리밍, 확장 가능한 분산 워크플로를 지원합니다.
진화 연산과 딥러닝의 연결
EvoX 1.0.0은 진화 알고리즘과 현대 딥러닝 프레임워크를 통합하는 획기적인 진전을 나타냅니다. PyTorch와의 통합을 통해 연구자와 실무자는 그래디언트 기반 학습과 진화적 탐색을 결합하여, AI 기반 최적화, 자동화된 머신러닝(AutoML), 복잡한 의사결정 시스템에서 새로운 가능성을 열 수 있습니다.
오픈소스 및 커뮤니티 주도
EvoX는 현재 GitHub에서 이용 가능합니다: https://github.com/EMI-Group/EvoX