Il premio Nobel per la Fisica è stato assegnato all’americano John Hopfield e al canadese Geoffrey Hinton. Come per il Premio Nobel per la Medicina, assegnato a Victor Ambros e Gary Ruvkun, anche per la Fisica la scelta è ricaduta su una coppia. I due fisici, grazie ai loro studi e alle ricerche portate avanti, hanno rivoluzionato la storia della fisica.
Il progetto che li ha resi vincitori del Premio unisce la fisica all’intelligenza artificiale, le reti neuronali e il machine learning. Il Premio ha un valore di 11 milioni di corone svedesi, che equivalgono a circa un milione di euro.
Il Premio
Il Premio viene assegnato a partire dal 1901 per le categorie Medicina, Fisica, Letteratura, Chimica Pace ed Economia. Il padre del premio è Alfred Nobel, lo scienziato a cui si deve la scoperta della dinamite. L’Accademia Reale Svedese delle Scienze seleziona i candidati e stabilisce il vincitore. Il premio è stato annunciato l’8 ottobre. Nel 2023 il Premio Nobel per la Fisica era stato assegnato a tre europei, Pierre Agostini, Ferenc Krausz e Anne L’Huillier per le loro scoperte sull’attosecondo.
La motivazione che spiega le ragioni dell’assegnazione a Hopfield e Hinton recita:
L’apprendimento dei computer è da tempo importante per la scienza, perché permette di analizzare enormi quantità di dati.
Hopfield e Hinton hanno usato gli strumenti della fisica per porre le basi dello sviluppo attuale dell’apprendimento automatico.
La capacità di imparare in modo autonomo da parte dei computer, basata sulle reti neurali artificiali, oggi sta rivoluzionando la scienza, l’ingegneria e la vita quotidiana.
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L’innovazione
Il progetto vincitore è incentrato sulle reti neurali e sul machine learning. Hopfield e Hinton hanno mostrato le possibili interazioni della fisica computazionale con meccanismi di apprendimento automatico e l’applicazione dell’intelligenza artificiale per la modellazione di sistemi complessi. Lo studio ha avuto impatto su diversi campi, tra cui la visione artificiale e il riconoscimento vocale.
La scoperta di nuovi utilizzi dell’intelligenza artificiale potrà portare a risultati innovativi anche nella progettazione di nuovi spazi ecosostenibili. L’applicazione dell’intelligenza artificiale può già essere notata in moltissimi aspetti della vita quotidiana: assistenti vocali come Alexa o Siri o macchine in grado di guidare autonomamente.
Le reti neurali sono ispirate al cervello umano e sono formate da neuroni artificiali connessi tra di loro che, una volta ricevuto un input, producono un output. Le reti neurali si basano sull’apprendimento attraverso esempi. Strutturata come una mente umana, la rete neurale è in grado di imparare e migliorare attraverso l’esperienza. Il machine learning permette di sviluppare algoritmi in grado di addestrare il computer a partire dai dati senza programmarlo esplicitamente. Il machine learning permette di addestrare le reti neurali.
I vincitori
Hopfield e Hinton hanno posto le basi per il moderno deep learning. Ad Hopfield si deve l’introduzione dell’idea delle reti neurali come modello computazionale, mente Hinton si è occupato di sviluppare reti neurali profonde, che siano in grado di apprendere in modo simile al cervello umano. L’unione tra modellazione dei processi fisici e tecnologie computazionali sta portando a una rivoluzione a livello tecnologico.
Hopfield insegna a Princeton, Hinton è professore all’università di Toronto. Entrambi sono consapevoli della grande rivoluzione dei loro studi, ma allo stesso tempo ne conoscono anche i rischi ed eventuali trappole. Durante un’intervista, dopo la vittoria del Premio, Hinton ha paragonato le scoperte sull’intelligenza artificiale ad una seconda rivoluzione industriale, e ha continuato dicendo:
Ci saranno conseguenze estremamente positive, avremo una medicina migliore e potremo lavorare con un assistente artificiale che ci renderà più produttivi.
Ci potranno essere però anche delle conseguenze negative, qualora le macchine riescano a sfuggire al nostro controllo.
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