O Prêmio Nobel de Física de 2024 foi concedido a John Hopfield e Geoffrey Hinton por suas contribuições fundamentais para o aprendizado de máquina utilizando redes neurais artificiais. Ambos os laureados ajudaram a estabelecer as bases para o que hoje conhecemos como inteligência artificial, desenvolvendo métodos que permitem às máquinas aprenderem com dados e realizarem tarefas complexas.
Redes neurais artificiais são sistemas computacionais inspirados na estrutura e funcionamento dos neurônios biológicos, embora não sejam idênticos a eles. Esses neurônios artificiais são organizados em camadas: uma camada de entrada, onde os dados são recebidos; camadas intermediárias ou "ocultas", onde as operações de processamento ocorrem; e uma camada de saída, que fornece os resultados. Cada neurônio em uma camada está conectado a neurônios das camadas adjacentes, com pesos atribuídos a essas conexões.
Esses pesos são os parâmetros que o modelo ajusta durante o processo de treinamento. O treinamento envolve a apresentação de dados à rede e o ajuste iterativo dos pesos de forma que a saída gerada se aproxime do resultado esperado. Ao longo do tempo, os parâmetros são ajustados mediante a aplicação de um algoritmo e a rede "aprende" a realizar tarefas complexas, como reconhecimento de padrões, classificação ou previsão de resultados.
John Hopfield é conhecido por inventar as Redes de Hopfield, um tipo de rede neural associativa que pode armazenar e reconstruir padrões de forma eficiente, como imagens distorcidas ou incompletas. A ideia principal é que, após um treinamento inicial, as conexões entre os neurônios (nós) sejam ajustadas para minimizar a energia total da rede. Quando uma entrada parcial é fornecida, a rede segue um processo de atualização para encontrar a configuração de menor energia, que corresponde ao padrão armazenado mais próximo.
Geoffrey Hinton, por sua vez, expandiu o trabalho de Hopfield ao criar as Máquinas de Boltzmann. Essas máquinas são um tipo de rede neural estocástica introduzido por Geoffrey Hinton. Elas aprendem padrões em dados utilizando princípios da física estatística, especialmente o conceito de distribuição de Boltzmann. As máquinas de Boltzmann funcionam ajustando as probabilidades de diferentes estados, o que permite à rede identificar características comuns e gerar novos exemplos a partir do conhecimento adquirido. Elas são usadas tanto para reconhecimento de padrões quanto para geração de novas amostras de dados.
Essas invenções não apenas revolucionaram o campo da inteligência artificial na década de 1980, cujos efeitos podemos perceber hoje, mas também tiveram um impacto significativo em diversas áreas da física. A tecnologia baseada em redes neurais já é amplamente utilizada para desenvolver novos materiais, otimizar sistemas físicos complexos e realizar simulações avançadas. O aprendizado de máquina, fundado em parte nos trabalhos de Hopfield e Hinton, demonstra que a inteligência artificial é uma ferramenta poderosa para resolver problemas que vão muito além da computação tradicional, abrindo novas fronteiras para a pesquisa em física e outras ciências naturais.
Fonte: Fundação Nobel. https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/press-release/
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