<div dir="ltr">Open access <a href="https://www.nature.com/articles/s41586-022-05172-4">https://www.nature.com/articles/s41586-022-05172-4</a><div><br></div><div>Found faster ways to multiply matrices by gamifying the algorithm search space.</div><div><br></div><div>As summarized in <a href="https://www.technologyreview.com/2022/10/05/1060717/deepmind-uses-its-game-playing-ai-to-best-a-50-year-old-record-in-computer-science/">https://www.technologyreview.com/2022/10/05/1060717/deepmind-uses-its-game-playing-ai-to-best-a-50-year-old-record-in-computer-science/</a> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><p style="box-sizing:border-box;margin-top:1.5rem;margin-bottom:1.5rem;line-height:inherit;font-size:16px;color:rgb(51,51,51);font-family:Merriweather,sans-serif">The researchers describe their work in a paper published in Nature today. The headline result is that AlphaTensor discovered a way to multiply together two four-by-four matrices that is faster than a method devised in 1969 by the German mathematician Volker Strassen, which nobody had been able to improve on since. The basic high school method takes 64 steps; Strassen’s takes 49 steps. AlphaTensor found a way to do it in 47 steps.</p><p style="box-sizing:border-box;margin-top:1.5rem;margin-bottom:1.5rem;line-height:inherit;font-size:16px;color:rgb(51,51,51);font-family:Merriweather,sans-serif">Overall, AlphaTensor beat the best existing algorithms for more than 70 different sizes of matrix. It reduced the number of steps needed to multiply two nine-by-nine matrices from 511 to 498, and the number required for multiplying two 11-by-11 matrices from 919 to 896. In many other cases, AlphaTensor rediscovered the best existing algorithm.</p></blockquote><div>-- rec -- </div></div>