Премия 2024 года по физике вручена «За фундаментальные открытия и изобретения, которые делают возможным машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей».
Работы лауреатов с начала 1980-х годов стали фундаментом для современного машинного обучения.
➡️ Джон Хопфилд создал ассоциативную память, способную хранить и восстанавливать изображения и данные. Его сеть, известная как сеть Хопфилда, работает по аналогии с физикой атомов в магнитном материале, где каждый узел взаимодействует с другими. Она может исправлять и дополнять искаженные или неполные изображения.
➡️ Джеффри Хинтон создал «машину Больцмана» — нейронную сеть, которая самостоятельно выявляет ключевые особенности в данных. Используя методы статистической физики, она обучается распознавать и классифицировать изображения, а также создавать новые на основе изученных шаблонов. Хинтон — один из пионеров машинного обучения.
Работа лауреатов уже принесла огромную пользу. В физике мы применяем искусственные нейронные сети во множестве областей, включая разработку новых материалов с заданными свойствами.
Эллен Мунс, председатель Нобелевского комитета по физике
#news @hiaimedia