2024-10-08Nobel de Física 2024 para dos pioneros en redes neuronales artificiales
SINC |La Real Academia Sueca de las Ciencias ha premiado a los investigadores John Hopfield, de la Universidad de Princeton (EE UU), y Geoffrey Hinton, de la Universidad de Toronto (Canadá), por sus descubrimientos e inventos que permiten el aprendizaje automático con las redes neuronales artificiales.Los dos Premios Nobel de Física de este año han utilizado herramientas de la física para desarrollar métodos que son la base del potente aprendizaje automático actual, una de las ramas de la inteligencia artificial (IA).
La Real Academia Sueca de las Ciencias ha dado a conocer este martes sus nombres: John Hopfield, que creó una memoria asociativa capaz de almacenar y reconstruir imágenes y otros tipos de patrones en los datos, y Geoffrey Hinton, quien inventó un método capaz de encontrar de forma autónoma propiedades en los datos y realizar así tareas como identificar elementos concretos en imágenes.
Se premia a ambos “por descubrimientos e invenciones fundacionales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales”, según el Comité Nobel de Física. Este campo está revolucionando la ciencia, la ingeniería y la vida cotidiana.
Los dos Premios Nobel de Física de este año han utilizado herramientas de la física para desarrollar métodos que son la base del potente aprendizaje automático actual
Cuando hablamos de IA solemos referirnos al aprendizaje automático mediante redes neuronales artificiales. Esta tecnología se inspiró originalmente en la estructura del cerebro. En una red neuronal artificial, las neuronas del cerebro están representadas por nodos que tienen valores diferentes.
Estos nodos se influyen mutuamente a través de conexiones que pueden compararse a sinapsis y que pueden reforzarse o debilitarse. La red se entrena, por ejemplo, desarrollando conexiones más fuertes entre nodos con valores simultáneamente altos. Los galardonados de este año han realizado importantes trabajos con redes neuronales artificiales desde la década de 1980.
El aprendizaje automático ayuda a la clasificación y el análisis de ingentes cantidades de datos. / Johan Jarnestad/The Royal Swedish Academy of Sciences
La red de Hopfield
John Hopfield, de la Universidad de Princeton (EE UU), inventó una red que utiliza un método para guardar y recrear patrones. Podemos imaginar los nodos como píxeles. La llamada red de Hopfield utiliza la física que describe las características de un material debido a su espín atómico, una propiedad que convierte a cada átomo en un pequeño imán.
La red de Hopfield trabaja paso a paso para encontrar la imagen guardada que más se parece a la imperfecta con la que se alimentó
La red en su conjunto se describe de forma equivalente a la energía en un sistema de espín dentro de la física, y se entrena encontrando valores para las conexiones entre los nodos de forma que las imágenes guardadas tengan una energía baja.
Cuando la red de Hopfield recibe una imagen distorsionada o incompleta, recorre metódicamente los nodos y actualiza sus valores para que la energía de la red disminuya. De este modo, la red trabaja paso a paso para encontrar la imagen guardada que más se parece a la imperfecta con la que se entrenó o alimentó.
Hinton usa la máquina de Boltzmann
El profesor Geoffrey Hinton, de la Universidad de Toronto (Canadá), utilizó la red de Hopfield como base para una nueva red que utiliza un método diferente: la máquina de Boltzmann. Esta puede aprender a reconocer elementos característicos en un determinado tipo de datos. Hinton utilizó herramientas de la física estadística, la ciencia de los sistemas construidos a partir de muchos componentes similares.
La máquina de Boltzmann puede utilizarse para clasificar imágenes o crear nuevos ejemplos del tipo de patrón sobre el que se ha entrenado
La máquina se entrena alimentándola con ejemplos que tienen muchas probabilidades de aparecer cuando se pone en marcha. La máquina de Boltzmann puede utilizarse para clasificar imágenes o crear nuevos ejemplos del tipo de patrón sobre el que se ha entrenado. Hinton se ha basado en este trabajo, ayudando a iniciar el explosivo desarrollo actual del aprendizaje automático.
“El trabajo de los dos galardonados ya ha sido de lo más beneficioso. En física utilizamos redes neuronales artificiales en una amplia gama de áreas, como el desarrollo de nuevos materiales con propiedades específicas”, ha destacado Ellen Moons, presidenta del Comité Nobel de Física.
El estadounidense Hopfield nació en 1933 en Chicago, se doctoró en 1958 en la Universidad de Cornell (Nueva York) y ahora es profesor emérito en Princeton. Por su parte, Hinton nació en 1947 en Londres (Reino Unido), se doctoró en 1978 en la Universidad de Edimburgo y, tras trasladarse a Canadá, actualmente ejerce en la Universidad de Toronto.
El Servicio de Información y Noticias Científicas (SINC) es la primera agencia pública de ámbito estatal especializada en información sobre ciencia, tecnología e innovación en español. Fue puesta en marcha por la Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología en el año 2008. El equipo de SINC produce noticias, reportajes, entrevistas y materiales audiovisuales (vídeos, fotografías, ilustraciones e infografías).
2024-10-21
Una belleza primitiva: así eran las plantas más antiguas descubiertas en Sudamérica
En el oeste de Argentina, un equipo de científicos locales encontró los fósiles de flora terrestre de hace 420 millones de años. La investigación extiende el conocimiento sobre la historia evolutiva de las primeras plantas que colonizaron la superficie y volvieron al planeta habitable.
2024-10-15
Los ríos tienen sed: el ciclo del agua es ahora más irregular e impredecible
Un informe de la agencia de meteorología advierte sobre la creciente escasez y estrés de los recursos hídricos mundiales, también América Latina, lo que se traduce en menos agua disponible para las comunidades, la agricultura y los ecosistemas. A raíz del aumento de las temperaturas, el ciclo hidrológico se ha acelerado, lo que lo ha vuelto más irregular e impredecible. El agua se convierte en el canario en la mina del cambio climático.
2024-10-09
La UPO participa en un análisis que revela el impacto del cambio climático en la intensificación del huracán Helene
La Universidad Pablo de Olavide, a través de la profesora doctora Carmen Álvarez Castro, es la única institución española que forma parte del equipo científico ClimaMeter, una herramienta clave en el estudio de eventos meteorológicos extremos. El análisis del equipo sugiere que fenómenos como el huracán Helene presentan hoy un 20% más de lluvia y vientos 7% más intensos en comparación con eventos similares producidos en el período 1980-2000.
2024-10-01
Identifican estrategias diferentes de adaptación a los suelos salinos en poblaciones vecinas de una misma especie vegetal
Investigadoras de la Facultad de Biociencias han identificado dos respuestas adaptativas divergentes frente a la alta salinidad del suelo en las poblaciones de una misma especie silvestre presente en la costa de Cataluña, Brassica fruticulosa, y han determinado los genes implicados. El estudio ayudará a investigar cómo mejorar la resiliencia de especies agrícolas de la misma familia vegetal, como la colza o la mostaza, ante un factor de estrés de importancia global como es la salinización de los suelos.
2024-08-22
Colombia, el país con mayor biodiversidad por km² del mundo, tiene 1.700 especies amenazadas
Con 79.831 especies observadas, el territorio colombiano es un punto caliente de diversidad biológica del planeta, lo que posiciona al país como el segundo más biodiverso del mundo, superado solo por Brasil en área geográfica. Para conservar esta gran riqueza amenazada por actividades humanas, la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) resguarda más de 7 millones de ejemplares de flora y fauna en sus colecciones científicas; además sus 400 grupos de investigación y 700 profesores en las 9 Sedes aportan activamente a esta tarea.
2024-08-15
Convierte residuos del hogar en macetas compostables
Con residuos de cartón, principalmente de empaques de huevo que las recicladoras no compran, estudiantes de la Facultad de Ingeniería (FI) de la UNAM producen macetas compostables; y acuarelas no tóxicas a base de desechos orgánicos como cáscaras de algunos vegetales, frutas y especias.
