¡El Premio Nobel de Física es para el Aprendizaje Automático! Entendamos la razón

El martes 8 se anunció el Premio Nobel de Física para Geoffrey Hinton y John Hopfield por sus trabajos en el campo de la IA

El físico John Hopfield y el informático Geoffrey Hinton reciben el Premio Nobel de Física.
El físico John Hopfield y el informático Geoffrey Hinton reciben el Premio Nobel de Física.

La semana de los anuncios del Premio Nobel es una semana esperada por muchos científicos y entusiastas de la ciencia. Durante la semana, varias instituciones se reúnen para anunciar los premios de Medicina, Física, Química, Letras, Paz y Economía en ese orden. Cada día de la semana está dedicado a un anuncio realizado por la institución responsable de decidir qué trabajos serán premiados en esa área.

El Premio Nobel de Física es uno de los más esperados ya que varios nombres famosos han recibido este premio en el pasado. Nombres como Albert Einstein, Erwin Schrödinger, Richard Feynman, Marie Curie y Kip Thorne recibieron el máximo galardón en el campo de la Física. En 2023, los nombres Pierre Agostini, Ferenc Krausz y Anne L'Huillier se sumaron a la selecta lista de físicos que han ganado el Premio Nobel.

Este año, la Real Academia Sueca de las Ciencias, responsable del Premio Nobel de Física, anunció que el físico John Hopfield y el informático Geoffrey Hinton habían sido galardonados con el premio. El premio celebraba sus contribuciones, descubrimientos e invenciones en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales. Sin embargo, muchos físicos y entusiastas se preguntaban por qué se había hecho esta elección y por qué la Real Academia Sueca de las Ciencias había elegido este trabajo.

Premios 2024

El Premio Nobel de Física fue para el físico John Hopfield y el informático Geoffrey Hinton por “descubrimientos e invenciones fundamentales en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales”. El anuncio lo realizó el martes día 8 la Real Academia Sueca de Ciencias. El trabajo implicó el uso de conceptos físicos para construir la base de redes neuronales artificiales.

El aprendizaje automático es un método de inteligencia artificial en el que la máquina aprende patrones mediante la observación de datos.

Otro motivo para elegir el premio, según la web oficial del Nobel, es porque la Física se beneficia del uso del aprendizaje automático para los descubrimientos. El sitio web menciona el ejemplo del Premio Nobel de 2013 sobre el bosón de Higgs y el Premio Nobel de 2017 sobre ondas gravitacionales como trabajos que utilizaron técnicas de aprendizaje automático. Por lo tanto, el aprendizaje automático tiene a la Física en su base pero también beneficia al campo.

El trabajo de Hopfield

John Hopfield es un físico y neurocientífico que fue pionero en el campo del aprendizaje automático con la introducción de un tipo de red neuronal. Las redes de Hopfield son similares a las redes recurrentes y se utilizan principalmente para el reconocimiento de patrones. Puede almacenar y recuperar datos de manera eficiente utilizando la menor cantidad de energía posible. Hopfield fue pionero en el uso de la Física para resolver problemas en el campo de la IA.

Esquema del concepto introducido por Hopfield en la máquina que lleva su nombre.
Esquema del concepto introducido por Hopfield en la máquina que lleva su nombre.

La red de Hopfield emplea principios físicos que describen las características de un material debido a su espín atómico. La red en su conjunto se describe de forma equivalente a la energía en el sistema de espín descrito por la Física. La red está configurada de tal manera que al actualizar los valores de los nodos, la energía de la red disminuye, siendo la energía mínima el resultado esperado por la red.

El trabajo de Hinton

Geoffrey Hinton es uno de los nombres más importantes en el campo de la inteligencia artificial y uno de los pioneros en el uso del aprendizaje automático. Su trabajo fue fundamental para el desarrollo de redes neuronales como la introducción de la técnica de retropropagación. Debido a la importancia de su trabajo, Hinton ya había recibido en 2018 el premio Turing, considerado por muchos el Premio Nobel de Computación.

Una de las obras consideradas para el Premio Nobel fue la máquina de Boltzmann. Esta máquina aprende a reconocer elementos de datos. Para este trabajo, Hinton utilizó conceptos de la Física Estadística como la ecuación de Boltzmann para construir la base teórica de esta máquina. Posteriormente, este trabajo sería un pilar en el desarrollo del aprendizaje automático tal y como lo conocemos hoy.

¿Por qué el Premio Nobel de Física?

Muchos se preguntan si el trabajo de Hinton y Hopfield debería ser reconocido en los campos de la informática y las matemáticas. El Premio Nobel de Física de este año demuestra la importancia que han tenido los métodos computacionales en las últimas décadas dentro de la Física. Los trabajos de Hinton y Hopfield utilizaron conceptos de la física para crear los métodos.

Además, este premio supone un hito para el área de la Física Computacional, que cada vez viene creciendo más. La Física Computacional es el estudio de técnicas computacionales, desde la construcción de nuevas técnicas hasta su uso para resolver problemas en Física. Esta área se está consolidando como un campo de suma importancia en el campo de la Física. El reconocimiento de la Real Academia Sueca de Ciencias a esta zona demuestra que no hará más que aumentar.