O Que Há de Novo no EvoX 1.0.0?
- Compatibilidade Total com PyTorch: O EvoX integra-se agora perfeitamente com o ecossistema PyTorch, tornando mais fácil do que nunca aplicar algoritmos evolutivos (EAs) em pesquisa de arquitetura neural (NAS), aprendizagem por reforço (RL) e meta-aprendizagem.
- Aceleração GPU Distribuída: Construído para computação de grande escala, o EvoX utiliza o PyTorch para uma aceleração de 100x em hardware heterogéneo (CPUs, GPUs, clusters multi-nó).
- Biblioteca Extensa 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 aprendizagem por reforço, permitindo aplicações de aprendizagem por reforço evolutiva (ERL).
- Mais de 100 Problemas de Benchmark: Abrange otimização mono-objetivo e multi-objetivo, bem como desafios de engenharia do mundo real.
- Personalizável e Escalável: Suporta definições flexíveis de problemas, transmissão de dados em tempo real e fluxos de trabalho distribuídos escaláveis.
Unir a Computação Evolutiva e a Aprendizagem Profunda
O EvoX 1.0.0 representa um passo inovador na fusão de algoritmos evolutivos com frameworks modernos de aprendizagem profunda. A integração com o PyTorch permite a investigadores e profissionais combinar aprendizagem baseada em gradientes com pesquisa evolutiva, abrindo novas possibilidades em otimização impulsionada por IA, aprendizagem automática automatizada (AutoML) e sistemas complexos de tomada de decisão.
Open Source e Orientado pela Comunidade
O EvoX está agora disponível no GitHub: https://github.com/EMI-Group/EvoX