Foto: Reuters Copenhague.- El Premio Nobel de Física 2024 ha sido otorgado este martes al estadounidense John J. Hopfield y al británico Geoffrey E. Hinton por su destacado trabajo en el desarrollo de métodos para el aprendizaje automático, esenciales en el avance de la inteligencia artificial (IA).
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La Real Academia de Ciencias Sueca destacó que Hopfield y Hinton, conocido este último como el “padrino de la IA”, realizaron “descubrimientos e invenciones fundamentales” que permiten el aprendizaje automático a través de redes neuronales artificiales. Estas tecnologías están revolucionando el mundo de la ciencia y diversas áreas de la vida cotidiana.
Hopfield desarrolló un sistema de memoria asociativa capaz de almacenar y reconstruir imágenes, además de otros patrones en datos. Por su parte, Hinton creó un método que puede detectar automáticamente propiedades en los datos y realizar tareas como el reconocimiento de objetos en imágenes.
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El Comité Nobel subrayó el uso de las redes neuronales artificiales en física, especialmente en la creación de nuevos materiales con características específicas. Asimismo, advirtió sobre la necesidad de un desarrollo de la IA “seguro y ético”, dada su creciente influencia y los posibles riesgos que conlleva.
Pero ¿qué fue lo que se premió y para qué sirve?
Las redes neuronales artificiales y el aprendizaje automático son conceptos fundamentales en la inteligencia artificial que permiten a las máquinas aprender de datos y hacer predicciones. Aquí te explico cada uno con ejemplos claros.
Redes Neuronales Artificiales
Las redes neuronales artificiales son sistemas de computación inspirados en el cerebro humano. Están compuestas por nodos (o neuronas) que están conectados entre sí, formando capas. Cada conexión tiene un peso que se ajusta durante el proceso de aprendizaje.
Este es un ejemplo:
Imagina que quieres enseñarle a una computadora a reconocer fotos de gatos. La red neuronal toma muchas imágenes de gatos y no gatos. Cada imagen pasa a través de varias capas en la red, donde se analizan características como la forma de las orejas o el color del pelaje. Con el tiempo, la red ajusta sus conexiones para identificar correctamente las imágenes de gatos.
Cuando le muestras una nueva imagen, la red utiliza lo que ha aprendido para decidir si es un gato o no. Este proceso es similar a cómo los humanos aprenden a reconocer objetos a través de la experiencia.
Aprendizaje Automático
El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender sin ser programadas explícitamente para realizar una tarea. Utiliza algoritmos que analizan datos, encuentran patrones y hacen predicciones basadas en esos patrones.
Aquí otro Ejemplo:
Piensa en Netflix. Cuando ves una película o serie, Netflix utiliza el aprendizaje automático para recomendarte otros títulos que podrían gustarte. Analiza tus hábitos de visualización y los de otros usuarios con gustos similares. Si muchas personas que vieron “Stranger Things” también vieron “The Witcher”, Netflix puede sugerirte “The Witcher” porque ha aprendido que podría interesarte.
¿Por qué se premia en física este tipo de descubrimientos?
Los descubrimientos de John Hopfield y Geoffrey Hinton en el ámbito del aprendizaje automático y las redes neuronales artificiales merecen el Premio Nobel de Física 2024 por su profundo impacto en la comprensión y manipulación de sistemas complejos, así como por sus aplicaciones en la ciencia y la tecnología.
Estas son tres razones:
- Modelado de Sistemas Complejos
Las redes neuronales permiten modelar fenómenos físicos complejos que son difíciles de describir mediante ecuaciones tradicionales. Por ejemplo, pueden ayudar a predecir el comportamiento de partículas en física cuántica o simular interacciones en sistemas biológicos. Esto abre nuevas vías para investigar problemas que antes eran intratables. - Análisis de Datos Experimentales
En experimentos científicos, se generan grandes volúmenes de datos. Las técnicas de aprendizaje automático son esenciales para analizar estos datos, identificar patrones y hacer predicciones precisas. Esto es crucial en campos como la astrofísica, donde se necesita procesar datos de telescopios para identificar exoplanetas o fenómenos cósmicos. - Optimización de Experimentos
Las redes neuronales pueden optimizar el diseño de experimentos físicos al predecir qué configuraciones experimentales podrían dar los mejores resultados. Esto puede acelerar el descubrimiento científico y reducir costos.
TRES CLAVES PARA ENTENDER
- Física de Partículas: En el Gran Colisionador de Hadrones (LHC), se utilizan redes neuronales para analizar colisiones y detectar partículas raras. Estas herramientas permiten a los físicos identificar eventos significativos entre billones de colisiones, mejorando significativamente la eficiencia del análisis.
- Climatología: Las redes neuronales ayudan a modelar y predecir patrones climáticos complejos, lo que es vital para entender el cambio climático y sus efectos potenciales.
- Materiales Avanzados: En la investigación de nuevos materiales, el aprendizaje automático puede predecir propiedades físicas basadas en estructuras atómicas, acelerando el desarrollo de materiales innovadores.
