В 2024 году Нобелевскую премию по физике присудили двум выдающимся ученым — Джону Хопфилду из Принстонского университета и Джеффри Хинтону из Университета Торонто.
Эти исследователи внесли революционные открытия, которые стали основой для создания мощных нейронных сетей, использующих физические принципы для анализа данных.
Джон Хопфилд разработал модель нейронной сети, известную как сеть Хопфилда, которая способна восстанавливать и хранить изображения, используя концепцию ассоциативной памяти. В его модели нейронные связи функционируют на основе принципов физики, что позволяет улучшить точность восстановления данных даже из неполных или поврежденных наборов.
Джеффри Хинтон создал более сложную модель, известную как машина Больцмана, которая также базируется на принципах физики. Эта модель помогает распознавать определенные элементы в данных, а также создавать новые изображения или паттерны на основе обучающей выборки. Вклад Хинтона также лежит в основе современных методов глубокого обучения, что сделало возможным революцию в области искусственного интеллекта.
Примеры применения:
Эти исследователи внесли революционные открытия, которые стали основой для создания мощных нейронных сетей, использующих физические принципы для анализа данных.
Джон Хопфилд разработал модель нейронной сети, известную как сеть Хопфилда, которая способна восстанавливать и хранить изображения, используя концепцию ассоциативной памяти. В его модели нейронные связи функционируют на основе принципов физики, что позволяет улучшить точность восстановления данных даже из неполных или поврежденных наборов.
Джеффри Хинтон создал более сложную модель, известную как машина Больцмана, которая также базируется на принципах физики. Эта модель помогает распознавать определенные элементы в данных, а также создавать новые изображения или паттерны на основе обучающей выборки. Вклад Хинтона также лежит в основе современных методов глубокого обучения, что сделало возможным революцию в области искусственного интеллекта.
Примеры применения:
- Сегодня работы лауреатов применяются для обработки изображений, создания интеллектуальных систем распознавания речи и анализа данных, а также разработки новых материалов в физике и других науках.