- Vizualizări: 41
Academia Regală Suedeză de Științe a decis să acorde Premiul Nobel pentru Fizică 2024, prof. John J. Hopfield, Universitatea Princeton, SUA și Geoffrey E. Hinton, Universitatea din Toronto, Canada „pentru descoperiri și invenții fundamentale care permit învățarea automată utilizând rețele neuronale artificiale”.
Laureații Nobel pentru fizică din acest an au folosit instrumente din fizică pentru a dezvolta metode care stau la baza algoritmilor de învățare automată. John Hopfield a creat o memorie asociativă care poate stoca și reconstrui imagini și alte tipuri de modele în date. Geoffrey Hinton a inventat o metodă care poate găsi în mod autonom proprietăți în date și, astfel, poate îndeplini sarcini precum identificarea unor elemente specifice în imagini.
Când vorbim despre inteligența artificială, ne referim adesea la învățarea automată folosind rețele neuronale artificiale. Această tehnologie a fost inspirată inițial de structura creierului. Într-o rețea neuronală artificială, neuronii creierului sunt reprezentați de noduri care au valori diferite. Aceste noduri se influențează reciproc prin conexiuni care pot fi asemănate cu sinapsele și care pot fi făcute mai puternice sau mai slabe. Rețeaua este antrenată, de exemplu prin dezvoltarea de conexiuni mai puternice între noduri cu valori mari simultane. Laureații din acest an au desfășurat lucrări importante cu rețelele neuronale artificiale începând cu anii ’80 ai secolului trecut.
John Hopfield a inventat o rețea care folosește o metodă originală pentru salvarea și recrearea modelelor. Ne putem imagina nodurile ca pixeli. Rețeaua Hopfield utilizează fizica care descrie caracteristicile unui material datorită spinului său atomic - o proprietate care face din fiecare atom un magnet mic. Rețeaua în ansamblu este descrisă într-o manieră echivalentă cu energia din sistemul de spin găsită în fizică și este antrenată prin găsirea de valori pentru conexiunile dintre noduri, astfel încât imaginile salvate să aibă energie scăzută. Când rețeaua Hopfield este alimentată cu o imagine distorsionată sau incompletă, aceasta lucrează metodic prin noduri și le actualizează valorile, astfel încât energia rețelei să scadă.
Geoffrey Hinton a folosit rețeaua Hopfield ca fundament pentru o nouă rețea care folosește o metodă diferită: mașina Boltzmann. Acest lucru poate învăța să recunoască elementele caracteristice dintr-un anumit tip de date. Hinton a folosit instrumente din fizica statistică, știința sistemelor construite din multe componente similare. Aparatul este instruit prin furnizarea de exemple care sunt foarte probabil să apară atunci când mașina este pornită. Aparatul Boltzmann poate fi folosit pentru a clasifica imagini sau pentru a crea noi exemple de tipul de model pe care a fost antrenat. Hinton a construit pe această muncă, ajutând la inițierea dezvoltării explozive actuale a învățării automate.
Printre Laureații Nobel în domeniul fizicii este profesorul Horoshi Amano din Japonia, membru de onoare al Academiei de Științe a Moldovei, distins cu Premiul Nobel pentru elaborarea surselor de lumină albastră (2014), Prof. Konstantin Novoselov, membru de onoare al AȘM, distins cu prestigiosul premiu în 2010 pentru cercetări de pionerat în domeniul materialelor bi-dimensionale și descoperirea grafenului, dar și profesorul cu rădăcini genealogice basarabene Piotr Kapița, apreciat cu Premiul Nobel pentru descoperirea fenomenului de suprafluiditate în heliu (1978).
Mai multe detalii sunt disponibile la linkul: https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/summary/
Dr. Tudor Braniște
