* Imagem: reprodução Real Academia Sueca de Ciências

Por redação AIoT Brasil

Se alguém imaginava que a inteligência artificial ainda precisasse de um endosso de peso para provar sua relevância, agora já não há mais dúvida. Anunciado ontem, dia 8, o Prêmio Nobel de Física de 2024 foi entregue ao norte-americano John Hopfield e ao britânico-canadense Geoffrey Hinton pelas descobertas que se tornaram a base das tecnologias de aprendizado de máquina com redes neurais artificiais – responsáveis, portanto, pelo desenvolvimento da IA.

Principal honraria científica do mundo, o Nobel é concedido anualmente pela Real Academia Sueca de Ciências, fundada em 1739, e, além da glória, rende aos laureados um total de 11 milhões de coroas suecas, equivalentes a R$ 5,87 milhões, a serem divididos igualmente entre os dois físicos.

Em um comunicado oficial com o título “Eles treinaram redes neurais artificiais usando física”, a Academia Sueca resumiu assim as descobertas dos cientistas: “John Hopfield criou uma memória associativa que pode armazenar e reconstruir imagens e outros tipos de padrões em dados. Geoffrey Hinton inventou um método que pode encontrar propriedades em dados de forma autônoma e, assim, executar tarefas como identificar elementos específicos em imagens”.

De acordo com a Instituição, a IA significa, basicamente, o aprendizado de máquina com o uso de redes neurais artificiais. “Essa tecnologia foi originalmente inspirada pela estrutura do cérebro. Em uma rede neural artificial, os neurônios são representados por nós que têm valores diferentes. Esses nós influenciam uns aos outros por meio de conexões que podem ser comparadas a sinapses e ser fortalecidas ou enfraquecidas. A rede é treinada, por exemplo, desenvolvendo conexões mais fortes entre nós com valores simultaneamente altos. Os laureados deste ano conduziram um trabalho importante com redes neurais artificiais a partir da década de 1980”, explicou a Academia.

O físico norte-americano inventou uma rede que usa um método para salvar e recriar padrões, chamada de “rede Hopfield”, que descreve as características de um material com base em seu spin atômico – uma propriedade que torna cada átomo um pequeno ímã. Hinton usou a rede Hopfield para desenvolver uma nova rede que, por um método diferente, aprende a reconhecer elementos característicos em determinados tipos de dados e pode ser usada para classificar imagens ou criar novos exemplos do tipo de padrão no qual foi treinada.

Essas descobertas foram essenciais para o atual desenvolvimento das técnicas de aprendizado de máquina e da IA de forma geral. “O trabalho dos laureados proporcionou um enorme benefício. Na física, usamos redes neurais artificiais em uma vasta gama de áreas, como o desenvolvimento de novos materiais com propriedades específicas”, disse Ellen Moons, presidente do Comitê Nobel de Física.