Nobel de Física premia pioneiros do aprendizado de máquina

O americano John Hopfield e o anglo-canadense Geoffrey Hinton conquistaram nesta terça-feira (8) o Prêmio Nobel de Física em 2024 por descobertas que abriram caminho para o aprendizado de máquinas a partir de redes neurais artificiais.

Esse sistema, que integra o vasto campo da inteligência artificial, é baseado em modelos computacionais inspirados pelo funcionamento do cérebro humano.

Segundo a Real Academia de Ciências da Suécia, os dois laureados “utilizaram ferramentas da física para desenvolver métodos que estão na base do poderoso aprendizado de máquinas atual”.

Funcionamento das redes neurais artificiais

Em uma rede neural artificial, os neurônios são representados por nós com valores diferentes e que influenciam um ao outro por meio de conexões similares às sinapses do cérebro humano, tema estudado por Hopfield e Hinton desde a década de 1980.

“John Hopfield criou uma memória associativa que pode armazenar e reconstruir imagens e outros tipos de padrões”, disse a Real Academia da Suécia.

A rede Hopfield e sua aplicação

A chamada “rede Hopfield” utiliza a física que descreve as características de um material a partir de seu spin atômico — uma propriedade quântica que torna cada átomo um pequeno ímã.

Essa rede é descrita de uma maneira equivalente à energia no sistema de spin encontrado na física e treinada para identificar valores para as conexões entre os nós de forma que as imagens salvas tenham baixa energia.

“Quando a rede Hopfield é alimentada com uma imagem distorcida ou incompleta, ela trabalha metodicamente através dos nós e atualiza seus valores para que a energia da rede caia. A rede, portanto, trabalha passo a passo para encontrar a imagem salva que é mais parecida com a imperfeita com a qual foi alimentada”, explicou o instituto.

Contribuição de Geoffrey Hinton

Hinton, por sua vez, usou a rede Hopfield e física estatística para inventar “um método que pode encontrar propriedades nos dados de forma autônoma e realizar tarefas como identificar elementos específicos em fotos”, a chamada “Máquina de Boltzmann”.

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“A máquina é alimentada com exemplos que muito provavelmente surgirão quando a máquina for executada e pode ser usada para classificar imagens ou criar novos exemplos do tipo de padrão para o qual foi treinada”, salientou a Real Academia, acrescentando que o trabalho abriu as portas para o “atual desenvolvimento explosivo do aprendizado de máquina”.

Impacto do trabalho na física e tecnologia

“Na física, usamos redes neurais artificiais em uma vasta gama de áreas, como o desenvolvimento de novos materiais com propriedades específicas”, diz Ellen Moons, presidente do comitê responsável pelo Nobel.

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Hopfield é professor da Universidade Princeton, nos EUA, enquanto Hinton leciona na Universidade de Toronto, no Canadá. Ambos dividirão um prêmio de 11 milhões de coroas suecas, valor equivalente hoje a R$ 5,85 milhões. ANSA.