Los científicos son reconocidos por sus contribuciones fundamentales al desarrollo de redes neuronales artificiales que transforman la física y la tecnología moderna.
En un anuncio realizado este martes, la Real Academia Sueca de Ciencias otorgó el Premio Nobel de Física 2024 a John J. Hopfield, de la Universidad de Princeton (EE. UU.), y Geoffrey E. Hinton, de la Universidad de Toronto (Canadá). Este galardón se les concede por sus “descubrimientos e invenciones esenciales que permiten el aprendizaje automático mediante redes neuronales artificiales”. La labor de ambos científicos ha sido reconocida por su impacto profundo en la intersección de la física y la inteligencia artificial.
Ellen Moons, presidenta del Comité Nobel de Física, subrayó la importancia del trabajo de los galardonados, afirmando que “la labor de los premiados ha demostrado ser de gran utilidad. En el campo de la física, empleamos redes neuronales artificiales en diversas áreas, como el diseño de nuevos materiales con propiedades específicas”. Esta afirmación resalta cómo sus innovaciones no solo han beneficiado la investigación en inteligencia artificial, sino que también han tenido aplicaciones significativas en otras disciplinas científicas.
Ambos laureados han implementado principios de la física para desarrollar métodos que sostienen el aprendizaje automático contemporáneo. El premio, que cuenta con un fondo de 11 millones de coronas suecas (cerca de un millón de euros), se distribuirá equitativamente entre Hopfield y Hinton.
Contribuciones notables
John Hopfield es reconocido por la creación de una memoria asociativa capaz de almacenar y reconstruir imágenes y otros patrones de datos. Su red se fundamenta en la física de los espines atómicos, donde cada átomo actúa como un pequeño imán. Esta red se entrena ajustando las conexiones entre nodos para asegurar que las imágenes almacenadas se correspondan con estados de baja energía. Cuando la red recibe una imagen incompleta o distorsionada, ajusta sus nodos para reducir la energía y reconstruir la imagen almacenada más cercana a la original.
Por su parte, Geoffrey Hinton empleó la red de Hopfield como base para desarrollar la máquina de Boltzmann, una red que aprende a identificar patrones característicos en los datos. Esta máquina, fundamentada en principios de física estadística, se entrena con ejemplos recurrentes, lo que le permite clasificar imágenes o generar nuevos ejemplos basados en esos patrones. Este avance fue crucial para el crecimiento explosivo del aprendizaje automático moderno, revolucionando el campo y permitiendo que las máquinas sean cada vez más eficientes en la comprensión y procesamiento de datos.
Un legado en la ciencia
Geoffrey Hinton ya había sido galardonado anteriormente, destacándose en 2022 en Oviedo, donde recibió el Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica, así como el Premio Touring en 2018. Estas distinciones reflejan su compromiso continuo con la investigación y la innovación en el ámbito de la inteligencia artificial.
El Premio Nobel de Física 2024 no solo celebra las contribuciones individuales de Hopfield y Hinton, sino que también destaca la interconexión entre disciplinas y el potencial de la ciencia para transformar la tecnología. Sus descubrimientos continúan abriendo nuevas posibilidades en el aprendizaje automático, beneficiando no solo a la física, sino también a diversos campos de estudio en todo el mundo.
