Nobel de Física vai para área de Machine Learning! Entenda o motivo

Na terça-feira, dia 8, foi anunciado o prêmio Nobel de Física para Geoffrey Hinton e John Hopfield por trabalhos na área de IA

O físico John Hopfield e o cientista da computação Geoffrey Hinton foram laureados com o prêmio Nobel de Física.
O físico John Hopfield e o cientista da computação Geoffrey Hinton foram laureados com o prêmio Nobel de Física. Crédito: Nobel Prize

A semana dos anúncios do prêmio Nobel é uma semana esperada por muitos entusiastas da Ciência e cientista. Na semana, diversas instituições se juntam para anunciar os prêmios de Medicina, Física, Química, Literatura, Paz e Economia nessa ordem. Cada dia da semana é dedicado a um anúncio que é feito pela instituição responsável por decidir qual trabalho será premiado naquela área.

O Nobel de Física é um dos mais aguardados já que vários nomes famosos receberam esse prêmio no passado. Nomes como Albert Einstein, Erwin Schrödinger, Richard Feynman, Marie Curie e Kip Thorne receberam o maior prêmio do campo da Física. Em 2023, os nomes Pierre Agostini, Ferenc Krausz e Anne L'Huillier se juntaram a lista seleta de físicos que são laureados com o prêmio Nobel.

Esse ano, a Real Academia Sueca de Ciências, responsável pelo Nobel de Física, anunciou que o físico John Hopfield e o cientista da computação Geoffrey Hinton. O prêmio celebrou as contribuições de ambos, descobertas e invenções, no campo de machine learning com redes neurais. No entanto, muitos físicos e entusiastas então se questionando do motivo dessa escolha e o que levou a Real Academia Sueca de Ciências escolher esse trabalho.

Premiação de 2024

O Nobel de Física foi para o físico John Hopfield e o cientista da computação Geoffrey Hinton devido às “descobertas e invenções fundamentais na área de machine learning com redes neurais artificiais”. O anúncio foi feito na terça-feira, dia 8, pela Real Academia Sueca de Ciências. O trabalho se deu pelo uso de conceitos físicos na construção da base de redes neurais artificiais.

Machine learning é um método de inteligência artificial onde a máquina aprende padrões através da observação de dados.

Outro motivo para a escolha do prêmio, segundo o site oficial do Nobel, é pela Física se beneficiar do uso de machine learning para descobertas. No site, está citado o exemplo do Nobel de 2013 sobre o bóson de Higgs e o Nobel de 2017 sobre ondas gravitacionais como trabalhos que utilizaram técnicas de machine learning. Logo, machine learning possui Física na base mas também beneficia o campo.

Trabalho de Hopfield

John Hopfield é um físico e neurocientista que foi pioneiro na área de machine learning com a introdução de um tipo de rede neural. As redes de Hopfield são semelhantes às redes recorrentes e são usadas principalmente para reconhecimento de padrões. Ela consegue armazenar e recuperar dados de forma eficiente gastando o minímo de energia possível. Hopfield foi pioneiro no uso da Física para solucionar problemas da área de IA.

Esquema do conceito introduzido por Hopfield na máquina que levou seu nome.
Esquema do conceito introduzido por Hopfield na máquina que levou seu nome. Crédito: Nobel Prize

A rede de Hopfield emprega princípios da física que descrevem as características de um material devido ao seu spin atômico. A rede como um todo é descrita de maneira equivalente à energia no sistema de spin descrito pela Física. A rede é montada de forma que ao atualizar os valores dos nós, a energia da rede diminua sendo o minímo de energia o resultado esperado pela rede.

Trabalho de Hinton

Geoffrey Hinton é um dos maiores nomes na área de inteligência artificial e um dos pioneiros no uso de machine learning. Seus trabalhos foram fundamentais para o desenvolvimento de redes neurais como a introdução da técnica de backpropagation. Pela importância do seu trabalho, Hinton já havia recebido o prêmio Turing em 2018 que é considerado por muitos o Nobel da Computação.

Um dos trabalhos considerados pelo prêmio Nobel, foi a máquina de Boltzmann. Essa máquina aprende a reconhecer elementos de dados. Para esse trabalho, Hinton utilizou conceitos da Física Estatística como equação de Boltzmann para construir a base teórica dessa máquina. Mais tarde, esse trabalho seria um pilar no desenvolvimento do machine learning como conhecemos hoje.

Por que o Nobel em Física?

Muitos questionam se os trabalhos de Hinton e Hopfield deveriam ser reconhecidos nos campos da Ciência da Computação e da Matemática. O Nobel de Física desse ano mostra a importância que métodos computacionais vem tendo nas últimas décadas dentro da Física. Os trabalhos de Hinton e Hopfield usaram conceitos da Física para criar os métodos.

Além disso, esse prêmio é um marco para a área de Física Computacional que tem crescido cada vez mais. A Física Computacional é o estudo de técnicas computacionais desde construir novas técnicas até usá-las para resolver problemas na Física. Essa área está se estabelecendo como um campo extremamente importante no campo da Física. O reconhecimento da Real Academia Sueca de Ciências para área mostra que só tende a aumentar.