Otorgan el Premio Nobel de Física 2024 para dos científicos del “machine learning”

La Real Academia de las Ciencias de Suecia ha concedido este martes el Nobel de Física a John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton “por descubrimientos e invenciones fundamentales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales”. La versión corta del entrecomillado es que las aportaciones de ambos han sido claves para el llamado machine learning, los distintos métodos por los que las máquinas aprenden. De hecho, al británico Hinton se le conoce como el padrino de la Inteligencia Artificial (IA). Por su parte, el estadounidense Hopfield fue uno de los primeros en idear una red neuronal artificial.

Los dos Premios Nobel de Física de este año se apoyaron en herramientas de la propia física para desarrollar métodos que son la base del aprendizaje automático de máquinas. Hopfield creó una memoria asociativa ya en 1982 que podía almacenar y reconstruir imágenes y otros tipos de patrones en los datos. Por su parte, Hinton inventó un método que permite a una máquina encontrar propiedades en los datos de forma autónoma y, por lo tanto, realizar tareas como identificar elementos específicos en imágenes. Su obsesión fue siempre estudiar cómo funciona el cerebro para tratar de replicar esos mecanismos en los ordenadores, acuñando ya en 1972 el concepto de red neuronal.

Una de estas redes lleva el nombre de Hopfield, su creador. La red Hopfield usa la parte de la física que describe las características de un material debido a su espín, una propiedad que convierte a cada átomo en un pequeño imán. La red en su conjunto equivaldría a la energía en el sistema de espín encontrado en la física. Su entrenamiento se basa en encontrar valores para las conexiones entre los distintos nodos, de modo que las imágenes guardadas tengan baja energía. Cuando el sistema recibe una imagen distorsionada o incompleta, trabaja metódicamente a través de los nodos, actualiza sus valores. De este modo, la red trabaja paso a paso para encontrar la imagen guardada que se parezca más a la imagen imperfecta con la que se la alimentó.