Premio Nobel de Física 2024 por su investigación en redes neuronales

El Comité Nobel ha reconocido la contribución de dos científicos al desarrollo de la inteligencia artificial, habiendo concedido Fueron galardonados con el Premio de Física 2024. John Hopfield y Geoffrey Hinton desarrollaron los métodos que constituyeron la base del aprendizaje automático moderno.

Los galardonados utilizaron herramientas físicas para crear potentes algoritmos de procesamiento de datos. Hopfield inventó una memoria asociativa capaz de almacenar y recuperar imágenes y otros tipos de patrones de información. Hinton desarrolló un método que detecta de forma autónoma propiedades en los datos, lo que permite realizar tareas como la identificación de elementos específicos en imágenes.

Las redes neuronales artificiales, inspiradas en la estructura del cerebro, constan de nodos que representan neuronas. Estos nodos se comunican a través de conexiones como las sinapsisUna sinapsis es una conexión entre neuronas (o nodos en las redes neuronales artificiales) a través de la cual se transmiten señales, que pueden reforzarse o debilitarse. La red se entrena, por ejemplo, reforzando las conexiones entre nodos con valores simultáneamente altos.

La red Hopfield utiliza el método de conservación y reconstrucción de patrones. Se basa en principios físicos que describen las propiedades de los materiales a través del espín atómicoEl espín atómico es un término de la mecánica cuántica que describe el momento angular intrínseco de una partícula elemental, como un electrón o un átomo. . La red se entrena buscando valores para las conexiones entre nodos de modo que las imágenes almacenadas sean de baja energía. Cuando a la red se le presenta una imagen distorsionada o incompleta, actualiza los valores de los nodos por etapas, reduciendo la energía del sistema para encontrar la imagen almacenada más similar.

Jeffrey Hinton utilizó la red Hopfield como base para una nueva red que utiliza un método diferente: Máquina de Boltzmann. Puede aprender a reconocer elementos característicos en este tipo de datos. Hinton utilizó herramientas de la física estadística — la ciencia de los sistemas construidos a partir de muchos componentes similares. La máquina aprende cuando se le presentan ejemplos que pueden surgir en el curso de su funcionamiento. Una máquina de Boltzmann puede utilizarse para clasificar imágenes o crear nuevos ejemplos del tipo de patrón para el que ha sido entrenada. Hinton se basó en este trabajo y contribuyó a lanzar el explosivo desarrollo actual del aprendizaje automático.

El Premio Nobel de Física tiene una rica historia. Fue fundado por Alfred Nobel, químico sueco e inventor de la dinamita, en 1895. Entre los galardonados figuran destacados científicos que han realizado descubrimientos revolucionarios en mecánica cuántica, física nuclear, astrofísica y otros campos.