Nesta terça-feira (8), o americano John Hopfield e o anglo-canadense Geoffrey Hinton foram agraciados com o Prêmio Nobel de Física de 2024 por suas contribuições que pavimentaram o caminho para o aprendizado de máquinas por meio de redes neurais artificiais. Esse sistema, que faz parte do amplo campo da inteligência artificial, é fundamentado em modelos computacionais que se inspiram.
De acordo com a Real Academia de Ciências da Suécia, os dois cientistas “aplicaram ferramentas da física para criar métodos que sustentam o aprendizado de máquinas modernas”. Numa rede neural artificial, os neurônios são representados como nós com valores diferentes, que se influenciam mutuamente através de conexões semelhantes às sinapses do cérebro humano. Hopfield e Hinton exploram esse tema desde a década de 1980.
“John Hopfield desenvolveu uma memória associativa capaz de armazenar e reconstruir imagens e outros tipos de padrões”, declarou a Real Academia da Suécia. A chamada “rede Hopfield” utiliza conceitos da física que descrevem as características de materiais com base no spin atômico — uma propriedade quântica que faz com que cada átomo funcione como um pequeno ímã.
Essa rede é descrita de forma análoga à energia em sistemas de spin na física, sendo treinada para determinar os valores das conexões entre nós de modo que as imagens armazenadas apresentam baixa energia. “Quando a rede Hopfield recebe uma imagem distorcida ou incompleta, ela processa as informações nos nós e ajusta seus valores para que a energia da rede diminua, permitindo que a rede encontre a imagem armazenada mais próxima daquela imperfeita recebida”, explicou.
Geoffrey Hinton, por sua vez, utilizou a rede Hopfield e princípios da física estatística para criar “um método capaz de identificar propriedades nos dados de forma autônoma e executar tarefas como consideração de elementos específicos em imagens”, conhecida como “Máquina de Boltzmann”. “Essa máquina é alimentada com exemplos que provavelmente surgirão durante sua execução e pode ser usada para classificar imagens ou gerar novos exemplos do padrão para o qual foi treinado”, destacou a Real Academia, acrescentando que esse trabalho foi fundamental para o “atual avanço explosivo aprendizado de máquina.
“Na física, redes neurais artificiais são aplicadas em uma variedade de áreas, como no desenvolvimento de novos materiais com propriedades específicas”, comentou Ellen Moons, presidente do comitê do Nobel.
John Hopfield é professor na Universidade de Princeton, nos Estados Unidos, enquanto Geoffrey Hinton leciona na Universidade de Toronto, no Canadá. Ambos compartilharão o prêmio de 11 milhões de coroas suecas, o equivalente a aproximadamente R$ 5,85 milhões.
- Com AnsaFlash
