Búsqueda
El Premio Nobel de Física 2024 fue otorgado a John J. Hopfield (EU) y Geoffrey E. Hinton (Canadá) “por sus descubrimientos e invenciones fundamentales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales”, anunció este martes la Real Academia Sueca de Ciencias.
“¿Cómo podía estar seguro de que no era una llamada falsa?”, dijo Geoffrey Hinton, Premio Nobel de Física 2024, quien recibió una llamada telefónica desde Estocolmo a primera hora de la mañana en la habitación de un hotel de California. Sus múltiples acentos suecos le ayudaron a asegurarse de que su premio Nobel de Física, que le habían concedido este martes, era real.
"Todavía estoy en estado de shock", dijo por su parte, John Hopfield, en entrevista grabada poco después del anuncio, donde habla de cómo se enteró del premio cuando estaba revisando sus correos electrónicos. "¡No me di cuenta hasta que llegué al cuarto correo electrónico!".
EXPLICACIÓN NOBEL.
Los dos Premios Nobel de Física de este año han utilizado herramientas de la física para desarrollar métodos que son la base del potente aprendizaje automático actual. John Hopfield creó una memoria asociativa que puede almacenar y reconstruir imágenes y otros tipos de patrones en los datos. Geoffrey Hinton inventó un método que puede encontrar propiedades de forma autónoma en los datos y, por lo tanto, realizar tareas como identificar elementos específicos en imágenes.
Cuando hablamos de inteligencia artificial, a menudo nos referimos al aprendizaje automático mediante redes neuronales artificiales, señala el comunicado de prensa del Premio Nobel. Esta tecnología se inspiró originalmente en la estructura del cerebro.
En una red neuronal artificial, las neuronas del cerebro están representadas por nodos que tienen diferentes valores. Estos nodos se influyen entre sí a través de conexiones que pueden compararse con sinapsis y que pueden fortalecerse o debilitarse. La red se entrena, por ejemplo, desarrollando conexiones más fuertes entre nodos con valores altos al mismo tiempo.
MÁQUINA DE BOLTZMANN.
Los galardonados de este año han realizado un importante trabajo con redes neuronales artificiales desde la década de 1980 en adelante.
John Hopfield inventó una red que utiliza un método para guardar y recrear patrones. Podemos imaginar los nodos como píxeles. La red de Hopfield utiliza la física
que describe las características de un material debido a su giro atómico, una propiedad que convierte a cada átomo en un pequeño imán. La red en su conjunto se describe de una manera equivalente a la energía en el sistema de giro que se encuentra en la física, y se entrena encontrando valores para las conexiones entre los nodos de modo que las imágenes guardadas tengan baja energía. Cuando la red de Hopfield recibe una imagen distorsionada o incompleta, trabaja metódicamente a través de los nodos y actualiza sus valores para que la energía de la red disminuya. De este modo, la red trabaja paso a paso para encontrar la imagen guardada que más se parezca a la imagen imperfecta con la que se la alimentó.
Geoffrey Hinton utilizó la red de Hopfield como base para una nueva red que utiliza un método diferente: la máquina de Boltzmann. Esta puede aprender a reconocer elementos característicos en un tipo determinado de datos. Hinton utilizó herramientas de la física estadística, la ciencia de los sistemas construidos a partir de muchos componentes similares. La máquina se entrena alimentándola con ejemplos que es muy probable que surjan cuando se ejecuta la máquina. La máquina de Boltzmann puede utilizarse para clasificar imágenes o crear nuevos ejemplos del tipo de patrón con el que se entrenó. Hinton ha aprovechado este trabajo para contribuir a iniciar el explosivo desarrollo actual del aprendizaje automático.
“El trabajo de los galardonados ya ha sido de gran utilidad. En física, utilizamos redes neuronales artificiales en una amplia gama de áreas, como el desarrollo de nuevos materiales con propiedades específicas”, afirma Ellen Moons, presidenta del Comité Nobel de Física.
Hopfield, que ya había desarrollado un interés en la estructura del cerebro, comenzó a ejercer en 1980 en el Caltech (California Institute of Technology), donde tenía acceso a recursos informáticos que podía usar para desarrollar sus ideas sobre redes neuronales.
DE PRINCETON A TORONTO.
John J. Hopfield (Chicago, 1933) se doctoró en la Universidad de Cornell (EE.UU.) y ejerce en la actualidad en la de Princeton, también estadounidense.
Hinton (Londres, 1947), realizó sus estudios en la de Edimburgo (Reino Unido) y ahora está adscrito a la de Toronto (Canadá). Premio BBVA Fronteras del Conocimiento (2017), trabajó para Google entre 2013 y 2023, cuando abandonó el gigante tecnológico debido a su preocupación sobre los riesgos de la tecnología de la inteligencia artificial.
Los ganadores compartirán los 11 millones de coronas suecas (968.000 euros, 1,1 millones de dólares) con que están dotados este años todos los Nobel.
Hopfield y Hinton suceden en el palmarés del galardón a los franceses Pierre Agostini y Anne L'Huillier y al húngaro Ferenc Krausz, premiados el año pasado por abrir el camino a una nueva área de investigación, la attofísica.
La ronda de ganadores de los Nobel continuará mañana con el de Química y seguirá en los días siguientes con los de Literatura, la Paz y Economía.
Copyright © 2024 La Crónica de Hoy .