Il Nobel per la fisica 2024 a un americano e a un canadese per quanto fatto per l'apprendimento automatico con reti neurali artificiali
A John J. Hopfield (Università di Princeton, NJ, Stati Uniti) e Geoffrey E. Hinton (Università di Toronto, Canada) la Royal Swedish Academy of Sciences ha deciso di assegnare il Premio Nobel per la fisica 2024 "per scoperte e invenzioni fondamentali che consentono l'apprendimento automatico tramite reti neurali artificiali".
John Hopfield ha inventato una rete che usa un metodo per salvare e ricreare pattern. Possiamo immaginare i nodi come pixel. La rete di Hopfield usa la fisica che descrive le caratteristiche di un materiale grazie al suo spin atomico, una proprietà che rende ogni atomo un piccolo magnete. La rete nel suo complesso è descritta in un modo equivalente all'energia nel sistema di spin trovato in fisica, ed è addestrata trovando valori per le connessioni tra i nodi in modo che le immagini salvate abbiano bassa energia. Quando alla rete di Hopfield viene fornita un'immagine distorta o incompleta, lavora metodicamente attraverso i nodi e aggiorna i loro valori in modo che l'energia della rete diminuisca. La rete lavora quindi a tappe per trovare l'immagine salvata che sia più simile a quella imperfetta con cui è stata alimentata.
Geoffrey Hinton ha utilizzato la rete di Hopfield come base per una nuova rete che utilizza un metodo diverso: la macchina di Boltzmann. Questa può imparare a riconoscere elementi caratteristici in un dato tipo di dati. Hinton ha utilizzato strumenti tratti dalla fisica statistica, la scienza dei sistemi costruiti da molti componenti simili. La macchina viene addestrata fornendole esempi che hanno una probabilità molto alta di presentarsi quando la macchina viene eseguita. La macchina di Boltzmann può essere utilizzata per classificare immagini o creare nuovi esempi del tipo di pattern su cui è stata addestrata. Hinton ha sviluppato questo lavoro, contribuendo ad avviare l'attuale sviluppo esplosivo dell'apprendimento automatico.
"Il lavoro di Hopfield e Hinton è già stato di grandissimo beneficio. In fisica utilizziamo reti neurali artificiali in una vasta gamma di aree, come lo sviluppo di nuovi materiali con proprietà specifiche", ha dichiarato Ellen Moons, presidente del Comitato Nobel per la fisica.
Per ulteriori informazioni:
“FOR FOUNDATIONAL DISCOVERIES AND INVENTIONS THAT ENABLE MACHINE LEARNING WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS”