Gabriel Abellán / Escuela de Física UCV La Real Academia Sueca de Ciencias ha otorgado el Premio Nobel de Física 2024 a John J. Hopfield, de la Universidad de Princeton, y Geoffrey E. Hinton, de la Universidad de Toronto, por sus contribuciones fundamentales al aprendizaje automático mediante redes neuronales artificiales. Este reconocimiento destaca la relevancia de las ciencias de la computación en campos tradicionalmente asociados a la física, subrayando el carácter transdisciplinario de la ciencia moderna. El cerebro humano como inspiración El aprendizaje automático, que permite a las computadoras mejorar a partir de los datos, se basa en redes neuronales artificiales, sistemas inspirados en el cerebro humano. Estas redes simulan el funcionamiento de las neuronas y las sinapsis, mejorando con la experiencia y reconociendo patrones complejos. Hopfield y Hinton han sido cruciales en el desarrollo de estas redes, que han permitido avances significativos en aplicaciones como el procesamiento de imágenes, el lenguaje natural y la creación de contenido. John Hopfield: Memorias asociativas y patrones Hopfield es conocido por haber desarrollado redes neuronales de «memorias asociativas», que pueden almacenar y reconstruir patrones, como imágenes, incluso cuando están incompletos o distorsionados. Este enfoque, basado en la mecánica estadística, ajusta las conexiones de la red para minimizar la energía del sistema y lograr que las imágenes almacenadas sean reconocidas y reconstruidas de manera eficiente. Esta innovación ha sido esencial para la creación de sistemas de memoria en la inteligencia artificial. Geoffrey Hinton y la máquina de Boltzmann: Aprendizaje autónomo Hinton amplió las ideas de Hopfield con la creación de la máquina de Boltzmann, un sistema que permite el aprendizaje autónomo. Inspirado por los principios de la física estadística, diseñó una red capaz de reconocer patrones en un conjunto de datos al ajustar sus parámetros. Esta técnica no solo facilita el reconocimiento de imágenes, sino que también genera nuevos patrones a partir de los datos aprendidos, sentando las bases para el desarrollo de las redes neuronales profundas, un componente clave de la IA moderna. ¿Crisis en la física o ciencia transdisciplinaria? El hecho de que el Nobel de Física 2024 reconozca avances en redes neuronales, más asociadas con la computación que con la física tradicional, ha generado debate. Algunos podrían verlo como una señal de crisis en la física, sugiriendo que las fronteras y avances del conocimiento clásico están agotándose. Sin embargo, una interpretación más amplia destaca la transdisciplinariedad: la ciencia moderna ya no se divide estrictamente en disciplinas aisladas. La integración de conceptos físicos en el aprendizaje automático demuestra cómo las fronteras entre campos se difuminan, y cómo los descubrimientos innovadores surgen de la colaboración entre la física, la computación y otros campos. Y tú, ¿Qué opinas? Navegación de entradas El IZET llevó a cabo la 1era Salida de Campo del “Proyecto Tacarigua” En 2024 le tocó a los micro-RNAs
