Nobel 2024: Invenţii şi descoperiri în domeniul ”machine learning”, recompensate cu premiul Nobel pentru Fizică
Premiul Nobel pentru Fizică 2024 a fost atribuit cercetătorului american John Hopfield şi canadianului Geoffrey Hinton pentru descoperiri şi invenţii legate de procesul de învăţare al maşinilor (machine learning) prin reţele neuronale artificiale, conform comunicatului Comitetului Nobel de marţi, de la Stockholm.
Articol editat de Valentina Adam, 8 octombrie 2024, 15:05
Cei doi laureaţi ai Nobelului pentru Fizică din acest an au folosit instrumentarul fizicii pentru a dezvolta metode care se află în prezent la baza procesului de învăţare al maşinilor. John Hopfield a creat o memorie asociativă ce poate stoca şi reconstrui imagini şi alte tipuri de modele în date. Geoffrey Hinton a inventat o metodă de identificare autonomă a unor proprietăţi ale datelor, ce permite îndeplinirea unor sarcini precum identificarea anumitor elemente specifice în fotografii.
Atunci când vorbim despre inteligenţă artificială (AI), de cele mai multe ori ne referim la procesul de învăţare al maşinilor prin reţele neuronale artificiale. Această tehnologie a fost iniţial inspirată de structura creierului uman. Într-o reţea neuronală artificială, neuronii creierului sunt reprezentaţi de noduri care pot avea diferite valori. Aceste noduri interacţionează între ele prin conexiuni ce pot fi asemuite sinapselor şi care pot fi făcute mai puternice sau mai slabe. Reţeaua este antrenată, spre exemplu, prin dezvoltarea unor conexiuni mai puternice între nodurile care au în mod simultan o valoare mai mare.
Laureaţii de anul acesta al Nobelului pentru Fizică au desfăşurat o activitate importantă în domeniul reţelelor neuronale artificiale începând cu anii 1980.
John Hopfield a inventat o reţea ce foloseşte o metodă pentru salvarea şi recreerea modelelor. Ne putem imagina nodurile ca pe nişte pixeli. Reţeaua lui Hopfield foloseşte fizica ce defineşte caracteristicile materialelor prin spinul atomilor – o proprietate care face ca fiecare atom să se comporte ca un micro-magnet. Reţeaua în ansamblu este descrisă într-o manieră echivalentă energiei din sistemele de spin din fizică şi este antrenată prin identificarea valorilor pentru conexiunile dintre noduri astfel încât imaginile salvate să aibă energie scăzută. Atunci când reţeaua Hopfield este alimentată cu o imagine distorsionată sau incompletă, lucrează metodic prin noduri şi le actualizează valorile astfel încât energia reţelei scade. Astfel reţeaua lucrează pas cu pas pentru a găsi imaginea salvată care este cea mai apropiată de cea imperfectă pe care a primit-o spre analiză.
Geoffrey Hinton a folosit reţeaua Hopfield ca bază pentru o nouă reţea care foloseşte o metodă diferită: maşina Boltzmann. Această reţea poate învăţa să recunoască elemente caracteristice într-un tip de date selectat. Hinton a folosit instrumente din fizica statistică, ştiinţa sistemelor construite din numeroase componente similare. Maşina Boltzmann este antrenată prin alimentarea cu exemple cu probabilitate mare să apară atunci când maşina este pornită. Maşina Boltzmann poate fi folosită pentru a clasifica imagini sau pentru a crea noi exemple din tipul de model cu care a fost antrenată. Contribuţia lui Hinton în domeniu a ajutat la declanşarea exploziei din prezent din domeniul dezvoltării procesului de învăţare a maşinilor.
„Activitatea laureaţilor s-a dovedit deja extraordinar de utilă. În fizică folosim deja reţelele neuronale artificiale într-o variatate mare de arii de specialitate, cum ar fi dezvoltarea unor noi materiale cu proprietăţi specifice”, a declarat Ellen Moons, preşedinta Comitetului Nobel pentru Fizică.
John J. Hopfield s-a născut în 1933 la Chicago şi şi-a obţinut doctoratul de la Cornell University în 1958. În prezent activează ca profesor la Princeton University.
Geoffrey E. Hinton, născut în 1947 la Londra, a obţinut doctoratul în 1978 la Universitatea din Edinburgh. În prezent este profesor la Universitatea din Toronto, Canada.
În 2023, premiul Nobel pentru Fizică a fost atribuit cercetătorilor Pierre Agostini, Ferenc Krausz şi Anne L’Huillier pentru „metode experimentale care generează attosecunde de impulsuri luminoase pentru studierea dinamicii electronilor în cadrul materiei”
Premiile vor fi înmânate laureaţilor în cadrul unei ceremonii speciale ce va fi organizate la 10 decembrie, ziua morţii lui Alfred Nobel (1833-1896), inventatorul dinamitei.
Anul acesta, premiile la fiecare categorie sunt însoţite de o recompensă financiară de 11 milioane de coroane suedeze (puţin peste 1 milion de dolari).
Agerpres
Foto Reuters
