Los dos ganadores del Premio Nobel de Física de este 2024, John Hopfield y Geoffrey Hinton, han utilizado herramientas de la física para desarrollar métodos que son la base de la inteligencia artificial (IA), informó el jurado este martes 8 de octubre.
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 de forma autónoma propiedades 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 utilizando redes neuronales artificiales. 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 se pueden comparar a las sinapsis y que se pueden hacer más fuertes o más débiles.
“La red se entrena, por ejemplo, desarrollando conexiones más fuertes entre nodos con valores simultáneamente altos. Los laureados 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.
EL TRABAJO DE LOS NOBEL DE FÍSICA
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 para que las imágenes guardadas tengan baja energía.
Cuando la red de Hopfield se alimenta con una imagen distorsionada o incompleta, funciona metódicamente a través de los nodos y actualiza sus valores para que la energía de la red caiga. Por lo tanto, la red funciona paso a paso para encontrar la imagen guardada que se parece más a la imperfecta con la que se alimentó, indica un comunicado de la fundación del Premio Nobel.
Geoffrey Hinton utilizó la red de Hopfield como base para una nueva red que utiliza un método diferente: la máquina Boltzmann. Esto 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 la máquina está en funcionamiento. La máquina Boltzmann se puede utilizar para clasificar imágenes o crear nuevos ejemplos del tipo de patrón en el que se entrenó. Hinton se ha basado en este trabajo, ayudando a iniciar el actual desarrollo explosivo del aprendizaje automático.
“El trabajo de los laureados ya ha sido de mayor beneficio. En física utilizamos redes neuronales artificiales en una amplia gama de áreas, como el desarrollo de nuevos materiales con propiedades específicas”, dijo Ellen Moons, presidenta del Comité Nobel de Física. N
