O que há de novo no EvoX 1.0.0?
- Compatibilidade Total com PyTorch: O EvoX agora se integra perfeitamente ao ecossistema PyTorch, tornando mais fácil do que nunca aplicar algoritmos evolutivos (EAs) em busca de arquitetura neural (NAS), aprendizado por reforço (RL) e meta-learning.
- Aceleração por GPU Distribuída: Construído para computação em larga escala, o EvoX utiliza PyTorch para um ganho de velocidade de 100x em hardware heterogêneo (CPUs, GPUs, clusters multi-nó).
- Extensa Biblioteca de Algoritmos: Inclui mais de 50 algoritmos evolutivos, incluindo GA, DE, PSO, CMA-ES, MOEAs (NSGA-II, RVEA, MOEA/D, etc.) e métodos de meta-evolução de última geração.
- Suporte a RL e Motores de Física: Compatível com Brax e ambientes de aprendizado por reforço, permitindo aplicações de aprendizado por reforço evolutivo (ERL).
- Mais de 100 Problemas de Benchmark: Abrange otimização mono-objetivo e multi-objetivo, bem como desafios de engenharia do mundo real.
- Customizável e Escalável: Suporta definições flexíveis de problemas, streaming de dados em tempo real e fluxos de trabalho distribuídos escaláveis.
Unindo Computação Evolutiva e Deep Learning
O EvoX 1.0.0 representa um passo inovador na fusão de algoritmos evolutivos com frameworks modernos de deep learning. A integração com o PyTorch permite que pesquisadores e profissionais possam combinar o aprendizado baseado em gradiente com a busca evolutiva, desbloqueando novas possibilidades em otimização impulsionada por IA, aprendizado de máquina automatizado (AutoML) e sistemas complexos de tomada de decisão.
Código Aberto e Impulsionado pela Comunidade
O EvoX está agora disponível no GitHub: https://github.com/EMI-Group/EvoX