(Adnkronos) – Il premio Nobel per la Fisica 2023 è stato assegnato a John J. Hopfield della Princeton University e Geoffrey E. Hinton dell’University of Toronto, per le loro scoperte fondamentali che hanno gettato le basi per l'apprendimento automatico attraverso le reti neurali artificiali. I due scienziati hanno applicato strumenti della fisica per sviluppare metodi innovativi che sono alla base delle potenti tecnologie di machine learning utilizzate oggi.
John Hopfield ha realizzato una rete neurale associativa
capace di memorizzare e ricostruire immagini e altri tipi di schemi all'interno dei dati. Questo approccio ha permesso di rappresentare le informazioni in modo che potessero essere recuperate anche in presenza di distorsioni. Il funzionamento della rete di Hopfield si basa su principi fisici che descrivono le caratteristiche dei materiali in relazione al loro spin atomico, un fenomeno che conferisce a ogni atomo la proprietà di piccolo magnete. La rete è addestrata per ottimizzare le connessioni tra i nodi, garantendo che le immagini memorizzate abbiano un'energia minima. Quando la rete viene alimentata con un’immagine distorta o incompleta, essa elabora i nodi e aggiorna i loro valori fino a trovare l'immagine salvata che più si avvicina a quella imperfetta.
Geoffrey Hinton ha preso spunto dalla rete di Hopfield per sviluppare una nuova architettura di rete conosciuta come macchina di Boltzmann. Questo modello è in grado di apprendere a riconoscere elementi caratteristici all'interno di un tipo di dati specifico. Hinton ha applicato strumenti della fisica statistica, la branca della scienza che studia sistemi composti da molteplici componenti simili. L'addestramento della macchina di Boltzmann avviene attraverso l'alimentazione di esempi altamente probabili, permettendo alla rete di classificare immagini o generare nuovi esempi di schemi sui quali è stata addestrata. Il lavoro di Hopfield e Hinton ha già dimostrato di avere un impatto significativo, non solo nel campo dell'intelligenza artificiale, ma anche nella fisica applicata. Ellen Moons, presidente della Commissione Nobel per la Fisica, ha commentato: “L’opera dei premiati ha già portato enormi benefici. In fisica, utilizziamo reti neurali artificiali in una vasta gamma di aree, come nello sviluppo di nuovi materiali con proprietà specifiche”. Le scoperte di questi due scienziati hanno gettato le basi per l'attuale esplosione dello sviluppo del machine learning, mostrando come l'integrazione di diverse discipline scientifiche possa condurre a innovazioni che trasformano il nostro approccio alla tecnologia e alla comprensione del mondo. Al di là del riconoscimento accademico ai due vincitori andrà anche il premio finanziario di 11 milioni di corone svedesi, poco meno di un milione di euro, da dividere. crediti immagini afp —[email protected] (Web Info)
John J. Hopfield e Geoffrey E. Hinton: Nobel per la Fisica per le scoperte nel machine learning
