Машинне навчання на основі штучних нейронних мереж: оголосили лауреатів Нобелівської премії-2024 з фізики
8 жовтня нобелівський комітет визначив лауреатів премії у галузі фізики. Ними стали Джон Гопфілд та Джефрі Еверест Гінтон за "фундаментальні відкриття та винаходи, які дозволяють машинне навчання за допомогою штучних нейронних мереж".
Про це пише Рубрика, посилаючись на пресслужбу Фонду Нобеля.
Двоє цьогорічних Нобелівських лауреатів з фізики використовували інструменти з фізики для розробки методів, які є основою сучасного потужного машинного навчання:
- Джон Хопфілд створив асоціативну пам'ять, яка може зберігати та реконструювати зображення та інші типи патернів у даних.
- Джеффрі Хінтон винайшов метод, який може автономно знаходити властивості в даних, і таким чином виконувати такі завдання, як виявлення конкретних елементів на зображеннях.
"Коли ми говоримо про штучний інтелект, то часто маємо на увазі машинне навчання з використанням штучних нейронних мереж. Ця технологія спочатку була натхненна структурою мозку. У штучній нейронній мережі нейрони мозку представлені вузлами, які мають різні значення. Ці вузли впливають один на одного за допомогою зв'язків, які можна порівняти з синапсами і які можна зробити сильнішими або слабшими", наголошують у пресслужбі.
Цьогорічні лауреати провели важливу роботу зі штучними нейронними мережами, починаючи з 1980-х років.
Джон Хопфілд винайшов мережу, в якій використовується метод збереження і відтворення шаблонів. Ми можемо уявити вузли у вигляді пікселів. Мережа Хопфілда використовує фізику, яка описує характеристики матеріалу через його атомний спін – властивість, яка робить кожен атом крихітним магнітом. Коли мережі Хопфілда подається спотворене або неповне зображення, вона методично працює через вузли та оновлює їхні значення, щоб енергія мережі падала. Таким чином, мережа працює поетапно, щоб знайти збережене зображення, яке найбільше схоже на недосконале, яким його годували.
"Колір граната" Сергія Параджанова: чому не можна пропустити цю прем'єру у кінотеатрах?
Джеффрі Хінтон використовував мережу Хопфілда як основу для нової мережі, яка використовує інший метод: машину Больцмана. Це може навчити розпізнавати характерні елементи в даному типі даних. Хінтон використовував інструменти статистичної фізики, науки про системи, побудовані з безлічі схожих компонентів.
Машина тренується, подаючи їй приклади, які з великою ймовірністю виникнуть під час роботи машини. Машина Больцмана може бути використана для класифікації зображень або створення нових прикладів типу зразка, на якому вона була навчена.
"Робота лауреатів вже принесла найбільшу користь. У фізиці ми використовуємо штучні нейронні мережі в широкому спектрі областей, таких як розробка нових матеріалів зі специфічними властивостями", наголосив Еллен Мунс, голова Нобелівського комітету з фізики.
Нагадаємо, що минулого року лауреат Нобелівської премії з фізики Ференц Крауш передав отримані призові кошти на допомогу українцям. Мова йде про суму понад 330 тис. доларів США.
Нагорода - 1 млн гривень на власний проєкт: в Україні обрали найкращого вчителя року
Українські школярі у США отримали пʼять нагород за кінофільми
Хімія мистецтва: український художник-хімік потрапив до Книги рекордів України
Нобелівський тиждень-2024
Нагадаємо, що 7 жовтня стартував Нобелівський тиждень, під час якого стануть відомі лауреати цієї престижної премії за 2024 рік.
Премію присуджують щорічно з 1901 року за видатні заслуги у галузі фізики, хімії, фізіології та медицини, літератури та діяльності за збереження миру. Також з 1969 року присуджують премію Шведського центрального банку з економічних наук пам'яті Альфреда Нобеля.
Нобелівська премія заснована згідно із заповітом шведського підприємця, винахідника динаміту та філантропа Альфреда Бернарда Нобеля. Весь свій статок (близько 31,5 млн шведських крон) він призначив на фінансування міжнародної премії.
Цьогоріч розмір винагороди встановлено на рівні 11 мільйонів шведських крон.
Лауреатів Нобелівської премії-2024 визначать з 7 по 14 жовтня, а саме:
- 7 жовтня – фізіологія й медицина,
- 8 жовтня – фізика,
- 9 жовтня – хімія,
- 10 жовтня – література,
- 11 жовтня – мир,
- 14 жовтня – премія Шведського центрального банку з економічних наук пам'яті Альфреда Нобеля.