1. Introdução

O que é o EvoX?

O EvoX é uma biblioteca de computação evolutiva de código aberto, utilizada principalmente para resolver diversos problemas complexos de otimização. A computação evolutiva é uma categoria de algoritmos que simula a evolução natural para procurar soluções ótimas, incluindo Algoritmos Genéticos (GA), Estratégias Evolutivas (ES), Otimização por Enxame de Partículas (PSO), entre outros.

As frameworks tradicionais de computação evolutiva são frequentemente limitadas por recursos computacionais e modelos de programação, tornando-as ineficientes para problemas de grande escala. O EvoX supera estes desafios ao combinar aceleração por GPU e computação distribuída, oferecendo uma solução eficiente e escalável que permite aos utilizadores encontrar melhores soluções mais rapidamente em espaços de busca complexos.

Características Principais do EvoX

• Arquitetura Modular: O EvoX decompõe o processo de otimização em módulos independentes: Algoritmo, Problema, Monitor e Workflow. Os utilizadores não precisam de se preocupar com implementações paralelas de baixo nível — o EvoX aproveita automaticamente o hardware para melhorar o desempenho.
• Execução Distribuída: O EvoX suporta execução distribuída em múltiplas GPUs e até em múltiplos nós. O mesmo código pode ser executado numa única máquina ou escalado para um cluster de GPUs com pouco ou nenhum esforço adicional de programação paralela. Isto significa que as suas tarefas de otimização podem facilmente escalar de um portátil para um ambiente de cluster de servidores.
• Interface de Programação Funcional: O EvoX fornece uma interface de programação funcional que se alinha estreitamente com modelos matemáticos. Os algoritmos principais são implementados como funções puras sem efeitos secundários, simplificando a paralelização e a depuração. Os utilizadores apenas precisam de implementar as funções necessárias conforme definido pela framework, sem gerir manualmente estados complexos de algoritmos.
• Visualização e Monitorização: O EvoX inclui ferramentas de visualização ricas e módulos de monitorização para acompanhar o processo evolutivo em tempo real. Utiliza um formato de dados dedicado .exv para registo eficiente de dados de otimização em streaming e fornece módulos de visualização intuitivos para traçar curvas de convergência e muito mais. Estas ferramentas proporcionam aos utilizadores uma compreensão intuitiva do desempenho e estado de convergência dos algoritmos.
• Extensas Bibliotecas de Algoritmos e Problemas: O EvoX inclui mais de 50 algoritmos evolutivos de objetivo único e multi-objetivo e mais de 100 problemas de otimização de referência. Quer se trate de otimização clássica de funções, desafios complexos de engenharia ou tarefas de aprendizagem automática como otimização de hiperparâmetros (HPO) e neuroevolução, o EvoX fornece algoritmos e interfaces de problemas prontos a utilizar.

Casos de Utilização

Graças às características acima, o EvoX é especialmente adequado para os seguintes cenários:

• Otimização de Parâmetros em Grande Escala: Para problemas de alta dimensionalidade com grandes espaços de busca, a computação paralela baseada em GPU e os algoritmos eficientes do EvoX podem reduzir significativamente o tempo de resolução. Exemplos incluem a otimização de pesos de redes neuronais ou o design de parâmetros de sistemas complexos — o EvoX pode acelerar o processo.
• Otimização Multi-Objetivo: Quando é necessário otimizar múltiplos objetivos (frequentemente conflituantes) simultaneamente — como equilibrar custo e desempenho no design de engenharia — o EvoX inclui uma variedade de algoritmos evolutivos multi-objetivo (como NSGA-II, RVEA, etc.) para procurar o conjunto Pareto-ótimo.
• Otimização de Hiperparâmetros (HPO): A procura das melhores combinações de hiperparâmetros para modelos de aprendizagem automática pode ser demorada. O EvoX permite a utilização de estratégias evolutivas para procurar eficientemente configurações de hiperparâmetros, encontrando frequentemente melhores soluções mais rapidamente do que a pesquisa em grelha ou a pesquisa aleatória.
• Aprendizagem por Reforço e Neuroevolução: O EvoX suporta nativamente ambientes de aprendizagem por reforço (como OpenAI Gym e Google Brax) e conjuntos de dados de aprendizagem profunda (como CIFAR-10). Isto permite aos utilizadores treinar políticas de controlo ou arquiteturas de redes neuronais utilizando algoritmos evolutivos (ou seja, neuroevolução) — por exemplo, utilizando algoritmos genéticos para otimizar parâmetros de políticas de RL.
• Investigação Académica e Aplicações de Engenharia: Para investigadores em algoritmos evolutivos, o EvoX oferece uma plataforma altamente flexível para implementar e testar novos métodos. Para tarefas de otimização de engenharia (como ajuste de parâmetros de processos industriais ou ajuste de sistemas de controlo), o EvoX fornece um solver de alto desempenho que pode obter soluções quase ótimas num período de tempo razoável.

Em resumo, o EvoX é adequado para qualquer tarefa de otimização que requeira explorar rapidamente um grande espaço de soluções, desde que a tarefa possa ser massivamente paralelizada numa GPU. Quer seja um investigador de IA ou um programador de engenharia a enfrentar problemas complexos de otimização, o EvoX é uma ferramenta poderosa para melhorar a sua eficiência de resolução.

Dica: O EvoX pode ser executado em muitos dispositivos GPU, incluindo GPUs NVIDIA e GPUs AMD, ou até na GPU do seu Mac.