SKEST(Shared Knowledge Ensemble of Search Trees)는 구글 딥마인드가 2025년 2월에 제안한 새로운 탐색 알고리즘입니다. SKEST는 서로 다른 구성을 가진 여러 빔 탐색을 병렬로 실행하고 지식 공유 메커니즘을 통해 서로 지원할 수 있도록 합니다. 관련 연구 결과는 논문 "AlphaGeometry2를 활용한 올림피아드 기하학 풀이 금메달리스트의 성과".

SKEST의 작동 원리는 다음과 같습니다.

각 검색 트리에서 노드는 보조적인 구성 시도에 대응하며, 그 후 심볼릭 엔진 실행 시도가 이어집니다. 시도가 성공하면 모든 검색 트리가 종료됩니다. 시도가 실패하면 노드는 심볼릭 엔진이 증명한 사실들을 공유 사실 데이터베이스에 기록합니다. 이러한 공유 사실들은 노드 자체에 특화된 보조적인 정보가 아니라 원래 문제와 관련된 정보만 포함되도록 필터링됩니다. 이렇게 하면 이러한 사실들은 동일한 검색 트리의 다른 노드들뿐만 아니라 다른 검색 트리의 노드들에게도 도움이 될 수 있습니다.