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Nobel de Física 2024 a los pioneros de la Inteligencia Artificial

Las redes neuronales son la base de muchos avances actuales en inteligencia artificial, como la creación de imágenes o la clasificación de objetos, descubrimiento merecedor del Nobel de Física 2024.

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El Premio Nobel de Física 2024 es para John J. Hopfield, de la Universidad de Princeton, y Geoffrey E. Hinton, de la Universidad de Toronto, por sus descubrimientos fundamentales que permitieron el desarrollo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales.

Sus innovaciones, inspiradas en conceptos de la física, sentaron las bases para la tecnología de inteligencia artificial que actualmente domina múltiples áreas. Ambos laureados aplicaron herramientas de la física para resolver problemas complejos relacionados con el procesamiento de información. En la década de los 80, John Hopfield introdujo un tipo de red neuronal que podía almacenar y recuperar patrones, como imágenes, a partir de fragmentos incompletos.

Por su parte, Geoffrey Hinton construyó sobre este trabajo, desarrollando la “máquina de Boltzmann”, una red que puede identificar elementos clave en un conjunto de datos, como imágenes, sin intervención humana. Aunque las redes neuronales artificiales, utilizadas en la actualidad para todo, desde la identificación de rostros hasta el procesamiento de lenguaje natural, se basan en un modelo que imita las conexiones neuronales del cerebro, el desarrollo de estas tecnologías no hubiera sido posible sin las contribuciones de estos físicos.

Sus investigaciones dieron lugar a métodos que permiten que las máquinas aprendan y reconozcan patrones de manera autónoma, algo esencial para el crecimiento exponencial de la inteligencia artificial en los últimos años.

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Así fue la física detrás del aprendizaje para los premios Nobel 2024

El trabajo de Hopfield y Hinton se basa en principios físicos que describen cómo los sistemas complejos, formados por muchas partes pequeñas, interactúan para generar nuevos comportamientos. Hopfield, en particular, se inspiró en la física del “spin”, una propiedad de los átomos que actúa como pequeños imanes. Utilizó este concepto para construir su red neuronal, donde los “nodos” (análogos a las neuronas en el cerebro) se conectan y ajustan para reducir la energía del sistema, permitiendo que la red “aprenda” y recupere patrones de información.

Hinton, por su parte, aplicó herramientas de la física estadística para desarrollar la máquina de Boltzmann, un modelo que puede aprender a reconocer nuevos ejemplos de un tipo de patrón específico. Esta red se entrena ajustando las probabilidades de que un nodo cambie de estado, siguiendo la ecuación de Ludwig Boltzmann, un pionero de la física del siglo XIX.

Gracias a esta capacidad de reconocer y generar patrones, las redes neuronales de Hinton son la base de muchos avances actuales en inteligencia artificial, como la creación de imágenes o la clasificación de objetos. El trabajo de estos laureados ha tenido un impacto significativo en la tecnología y en la investigación científica. Según Ellen Moons, presidenta del Comité Nobel de Física, “las redes neuronales artificiales ya son utilizadas en una vasta gama de áreas, como el desarrollo de nuevos materiales con propiedades específicas”.

Hoy, aplicaciones que van desde la medicina hasta la investigación de materiales avanzados se apoyan en las bases sentadas por Hopfield y Hinton. El Premio Nobel de Física 2024 reconoce la importancia de la inteligencia artificial y el poder de la física para transformar la forma en que las máquinas procesan y entienden el mundo que las rodea.

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