2024-10-08 18:14:16
Το βραβείο Νόμπελ 2024 στην Φυσική απονεμήθηκε στους John J. Hopfield
(Princeton University, NJ, Η.Π.Α) και Geoffrey E. Hinton (University of Toronto, Canada) «για θεμελιώδεις ανακαλύψεις και εφευρέσεις που επιτρέπουν την μηχανική μάθηση με τεχνητά νευρωνικά δίκτυα»
Το Νόμπελ Φυσικής 2024 μοιράζονται οι John Hopfield και Geoffrey Hinton για την ανάπτυξη μεθόδων και τεχνικών που έθεσαν τα θεμέλια στην επαναστατική εξέλιξη της τεχνητής νοημοσύνης
Εκπαίδευσαν τεχνητά νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιώντας τη φυσική
Οι δύο βραβευθέντες με Νόμπελ Φυσικής χρησιμοποίησαν εργαλεία από τη φυσική για να αναπτύξουν μεθόδους που αποτελούν το θεμέλιο της σημερινής πανίσχυρης μηχανικής μάθησης. Ο John Hopfield δημιούργησε μια μνήμη συσχέτισης που μπορεί να αποθηκεύσει και να ανασυνθέσει εικόνες και άλλους τύπους μοτίβων σε δεδομένα. Ο Geoffrey Hinton επινόησε μια μέθοδο που μπορεί αυτόνομα να βρει ιδιότητες σε δεδομένα και έτσι να εκτελέσει εργασίες όπως ο εντοπισμός συγκεκριμένων στοιχείων σε εικόνες.
Όταν μιλάμε για τεχνητή νοημοσύνη, εννοούμε συχνά τη μηχανική μάθηση χρησιμοποιώντας τεχνητά νευρωνικά δίκτυα. Αυτή η τεχνολογία ήταν αρχικά εμπνευσμένη από τη δομή του εγκεφάλου. Σε ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο, οι νευρώνες του εγκεφάλου αντιπροσωπεύονται από κόμβους που έχουν διαφορετικές τιμές. Αυτοί οι κόμβοι επηρεάζουν ο ένας τον άλλον μέσω συνδέσεων που μπορούν να παρομοιαστούν με συνάψεις και οι οποίες μπορούν να γίνουν ισχυρότερες ή πιο αδύναμες. Το δίκτυο εκπαιδεύεται, για παράδειγμα, να αναπτύσσει ισχυρότερες συνδέσεις μεταξύ κόμβων ταυτόχρονα με τις υψηλές τιμές. Οι Hopfield και Hinton έχουν πραγματοποιήσει σημαντική έρευνα με τεχνητά νευρωνικά δίκτυα από τη δεκαετία του 1980 και μετά.
Ο John Hopfield εφηύρε ένα δίκτυο που χρησιμοποιεί μια μέθοδο αποθήκευσης και αναδημιουργίας μοτίβων. Μπορούμε να φανταστούμε τους κόμβους ως pixel. Το δίκτυο Hopfield χρησιμοποιεί τη φυσική που περιγράφει τα χαρακτηριστικά ενός υλικού που οφείλονται στα σπιν των ατόμων του – μια ιδιότητα που κάνει κάθε άτομο να συμπεριφέρεται σαν ένας μικροσκοπικός μαγνήτης. Το δίκτυο στο σύνολό του περιγράφεται με τρόπο ισοδύναμο με την ενέργεια του φυσικού συστήματος σπιν και εκπαιδεύεται με την εύρεση τιμών για τις συνδέσεις μεταξύ των κόμβων, έτσι ώστε οι αποθηκευμένες εικόνες να έχουν χαμηλή ενέργεια. Όταν το δίκτυο Hopfield τροφοδοτείται με μια παραμορφωμένη ή ημιτελή εικόνα, λειτουργεί μεθοδικά μέσω των κόμβων και ενημερώνει τις τιμές τους έτσι ώστε η ενέργεια του δικτύου να πέφτει. Το δίκτυο έτσι λειτουργεί σταδιακά για να βρει την αποθηκευμένη εικόνα που μοιάζει περισσότερο με την ατελή με την οποία τροφοδοτήθηκε.
Ο Geoffrey Hinton χρησιμοποίησε το δίκτυο Hopfield ως τη βάση για ένα νέο δίκτυο που χρησιμοποιεί μια διαφορετική μέθοδο: την μηχανή Boltzmann. Αυτή μπορεί να μάθει να αναγνωρίζει χαρακτηριστικά στοιχεία σε έναν δεδομένο τύπο δεδομένων. Ο Hinton χρησιμοποίησε εργαλεία από τη στατιστική φυσική και την επιστήμη των συστημάτων. Η μηχανή εκπαιδεύεται τροφοδοτώντας την παραδείγματα που είναι πολύ πιθανό να προκύψουν κατά την διάρκεια της λειτουργίας της. Η μηχανή Boltzmann μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ταξινόμηση εικόνων ή την δημιουργία νέων παραδειγμάτων μοτίβων στο οποίο εκπαιδεύτηκε. Ο Hinton με τον τρόπο αυτό συνέβαλλε στην έναρξη της τωρινής εκρηκτικής ανάπτυξης της μηχανικής μάθησης.
Επειδή οι ΦΥΣΙΚΟΙ, με τα εργαλεία που τους προσφέρει η ΦΥΣΙΚΗ, έχουν συμβάλλει ΚΑΙ στην ανάπτυξη της μηχανικής μάθησης, έχει ενδιαφέρον να δούμε πώς η Φυσική, ως ερευνητικός τομέας, επωφελείται επίσης από τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα. Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται εδώ και χρόνια σε τομείς που ίσως γνωρίζουμε από προηγούμενα βραβεία Νόμπελ Φυσικής. Αυτά περιλαμβάνουν την χρήση της μηχανικής μάθησης για την εξέταση και επεξεργασία των τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων που ήταν απαραίτητα για την ανακάλυψη του σωματιδίου Higgs. Άλλες εφαρμογές περιλαμβάνουν τη μείωση του θορύβου στις μετρήσεις της βαρυτικών κυμάτων που προκαλούν οι συγχωνεύσεις μαύρων τρυπών ή στην αναζήτηση εξωπλανητών.
Τα τελευταία χρόνια, αυτή η τεχνολογία χρησιμοποιείται επίσης για τον υπολογισμό και την πρόβλεψη των ιδιοτήτων των μορίων και των υλικών – όπως ο υπολογισμός της δομής των πρωτεϊνικών μορίων, που καθορίζει την λειτουργία τους ή στο να βρεθούν ποιές νέες μορφές ενός υλικού μπορούν να έχουν τις βέλτιστες ιδιότητες στην χρήση τους για πιο αποδοτικά ηλιακά πάνελ.
διαβάστε περισσότερα ΕΔΩ: https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/press-release/
Παρακολουθείστε την ανακοίνωση του βραβείου Νόμπελ Φυσικής 2024:
tinanantsou.blogspot.gr
(Princeton University, NJ, Η.Π.Α) και Geoffrey E. Hinton (University of Toronto, Canada) «για θεμελιώδεις ανακαλύψεις και εφευρέσεις που επιτρέπουν την μηχανική μάθηση με τεχνητά νευρωνικά δίκτυα»
Το Νόμπελ Φυσικής 2024 μοιράζονται οι John Hopfield και Geoffrey Hinton για την ανάπτυξη μεθόδων και τεχνικών που έθεσαν τα θεμέλια στην επαναστατική εξέλιξη της τεχνητής νοημοσύνης
Εκπαίδευσαν τεχνητά νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιώντας τη φυσική
Οι δύο βραβευθέντες με Νόμπελ Φυσικής χρησιμοποίησαν εργαλεία από τη φυσική για να αναπτύξουν μεθόδους που αποτελούν το θεμέλιο της σημερινής πανίσχυρης μηχανικής μάθησης. Ο John Hopfield δημιούργησε μια μνήμη συσχέτισης που μπορεί να αποθηκεύσει και να ανασυνθέσει εικόνες και άλλους τύπους μοτίβων σε δεδομένα. Ο Geoffrey Hinton επινόησε μια μέθοδο που μπορεί αυτόνομα να βρει ιδιότητες σε δεδομένα και έτσι να εκτελέσει εργασίες όπως ο εντοπισμός συγκεκριμένων στοιχείων σε εικόνες.
Όταν μιλάμε για τεχνητή νοημοσύνη, εννοούμε συχνά τη μηχανική μάθηση χρησιμοποιώντας τεχνητά νευρωνικά δίκτυα. Αυτή η τεχνολογία ήταν αρχικά εμπνευσμένη από τη δομή του εγκεφάλου. Σε ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο, οι νευρώνες του εγκεφάλου αντιπροσωπεύονται από κόμβους που έχουν διαφορετικές τιμές. Αυτοί οι κόμβοι επηρεάζουν ο ένας τον άλλον μέσω συνδέσεων που μπορούν να παρομοιαστούν με συνάψεις και οι οποίες μπορούν να γίνουν ισχυρότερες ή πιο αδύναμες. Το δίκτυο εκπαιδεύεται, για παράδειγμα, να αναπτύσσει ισχυρότερες συνδέσεις μεταξύ κόμβων ταυτόχρονα με τις υψηλές τιμές. Οι Hopfield και Hinton έχουν πραγματοποιήσει σημαντική έρευνα με τεχνητά νευρωνικά δίκτυα από τη δεκαετία του 1980 και μετά.
Ο John Hopfield εφηύρε ένα δίκτυο που χρησιμοποιεί μια μέθοδο αποθήκευσης και αναδημιουργίας μοτίβων. Μπορούμε να φανταστούμε τους κόμβους ως pixel. Το δίκτυο Hopfield χρησιμοποιεί τη φυσική που περιγράφει τα χαρακτηριστικά ενός υλικού που οφείλονται στα σπιν των ατόμων του – μια ιδιότητα που κάνει κάθε άτομο να συμπεριφέρεται σαν ένας μικροσκοπικός μαγνήτης. Το δίκτυο στο σύνολό του περιγράφεται με τρόπο ισοδύναμο με την ενέργεια του φυσικού συστήματος σπιν και εκπαιδεύεται με την εύρεση τιμών για τις συνδέσεις μεταξύ των κόμβων, έτσι ώστε οι αποθηκευμένες εικόνες να έχουν χαμηλή ενέργεια. Όταν το δίκτυο Hopfield τροφοδοτείται με μια παραμορφωμένη ή ημιτελή εικόνα, λειτουργεί μεθοδικά μέσω των κόμβων και ενημερώνει τις τιμές τους έτσι ώστε η ενέργεια του δικτύου να πέφτει. Το δίκτυο έτσι λειτουργεί σταδιακά για να βρει την αποθηκευμένη εικόνα που μοιάζει περισσότερο με την ατελή με την οποία τροφοδοτήθηκε.
Ο Geoffrey Hinton χρησιμοποίησε το δίκτυο Hopfield ως τη βάση για ένα νέο δίκτυο που χρησιμοποιεί μια διαφορετική μέθοδο: την μηχανή Boltzmann. Αυτή μπορεί να μάθει να αναγνωρίζει χαρακτηριστικά στοιχεία σε έναν δεδομένο τύπο δεδομένων. Ο Hinton χρησιμοποίησε εργαλεία από τη στατιστική φυσική και την επιστήμη των συστημάτων. Η μηχανή εκπαιδεύεται τροφοδοτώντας την παραδείγματα που είναι πολύ πιθανό να προκύψουν κατά την διάρκεια της λειτουργίας της. Η μηχανή Boltzmann μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ταξινόμηση εικόνων ή την δημιουργία νέων παραδειγμάτων μοτίβων στο οποίο εκπαιδεύτηκε. Ο Hinton με τον τρόπο αυτό συνέβαλλε στην έναρξη της τωρινής εκρηκτικής ανάπτυξης της μηχανικής μάθησης.
Επειδή οι ΦΥΣΙΚΟΙ, με τα εργαλεία που τους προσφέρει η ΦΥΣΙΚΗ, έχουν συμβάλλει ΚΑΙ στην ανάπτυξη της μηχανικής μάθησης, έχει ενδιαφέρον να δούμε πώς η Φυσική, ως ερευνητικός τομέας, επωφελείται επίσης από τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα. Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται εδώ και χρόνια σε τομείς που ίσως γνωρίζουμε από προηγούμενα βραβεία Νόμπελ Φυσικής. Αυτά περιλαμβάνουν την χρήση της μηχανικής μάθησης για την εξέταση και επεξεργασία των τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων που ήταν απαραίτητα για την ανακάλυψη του σωματιδίου Higgs. Άλλες εφαρμογές περιλαμβάνουν τη μείωση του θορύβου στις μετρήσεις της βαρυτικών κυμάτων που προκαλούν οι συγχωνεύσεις μαύρων τρυπών ή στην αναζήτηση εξωπλανητών.
Τα τελευταία χρόνια, αυτή η τεχνολογία χρησιμοποιείται επίσης για τον υπολογισμό και την πρόβλεψη των ιδιοτήτων των μορίων και των υλικών – όπως ο υπολογισμός της δομής των πρωτεϊνικών μορίων, που καθορίζει την λειτουργία τους ή στο να βρεθούν ποιές νέες μορφές ενός υλικού μπορούν να έχουν τις βέλτιστες ιδιότητες στην χρήση τους για πιο αποδοτικά ηλιακά πάνελ.
διαβάστε περισσότερα ΕΔΩ: https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/press-release/
Παρακολουθείστε την ανακοίνωση του βραβείου Νόμπελ Φυσικής 2024:
Δείτε ΕΔΩ όλα τα βραβεία Νόμπελ Φυσικής από το 1901 έως το 2023.
tinanantsou.blogspot.gr
VIDEO
ΜΟΙΡΑΣΤΕΙΤΕ
ΔΕΙΤΕ ΑΚΟΜΑ
ΣΧΟΛΙΑΣΤΕ
