A Academia Real de Ciências da Suécia anunciou nesta terça-feira, 8, os cientistas John J. Hopfield e Geoffrey E. Hinton como vencedores do Prêmio Nobel de Física 2024 por suas “descobertas e invenções fundamentais que permitem o aprendizado de máquina com redes neurais artificiais”, que são essenciais para o desenvolvimento da inteligência artificial (IA).

Os laureados de física deste ano usaram ferramentas da física para “construir métodos que ajudaram a estabelecer as bases para o poderoso aprendizado de máquina de hoje”, informou a instituição.

O pesquisador americano John Hopfield criou uma estrutura que pode armazenar e reconstruir informações.

“A rede Hopfield utiliza física que descreve as características de um material devido ao seu spin atômico – uma propriedade que torna cada átomo um pequeno ímã. A rede como um todo é descrita de uma maneira equivalente à energia no sistema de spin encontrado na física, e é treinada encontrando valores para as conexões entre os nós para que as imagens salvas tenham baixa energia”, disse a Academia Real de Ciências.

“Quando a rede Hopfield é alimentada com uma imagem distorcida ou incompleta, ela trabalha metodicamente através dos nós e atualiza seus valores para que a energia da rede caia. A rede, portanto, trabalha passo a passo para encontrar a imagem salva que é mais parecida com a imperfeita com a qual foi alimentada”, acrescentou.

O britânico Geoffrey Hinton, por sua vez, inventou um método que pode descobrir propriedades em dados de forma independente e que se tornou importante para as grandes redes neurais artificiais agora em uso.

Ele usou a rede Hopfield como base para uma nova rede que usa um método diferente: a máquina de Boltzmann, que pode aprender a reconhecer elementos característicos em um determinado tipo de dado.

“Hinton usou ferramentas da física estatística, a ciência dos sistemas construídos a partir de muitos componentes semelhantes. A máquina é treinada alimentando-a com exemplos que provavelmente surgirão quando a máquina for executada. A máquina de Boltzmann pode ser usada para classificar imagens ou criar novos exemplos do tipo de padrão no qual foi treinada. Hinton construiu sobre esse trabalho, ajudando a iniciar o atual desenvolvimento explosivo do aprendizado de máquina.”

Embora os computadores não possam pensar, as máquinas agora podem imitar funções como memória e aprendizagem.

Eles dividirão o prêmio que totaliza 11 milhões de coroas suecas, valor equivalente a 5,8 milhões de reais.

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