Chiều 8/10 (theo giờ Hà Nội), Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển tại Stockholm đã công bố giải Nobel Vật lý năm 2024 thuộc về John J. Hopfield là giáo sư tại Đại học Princeton, New Jersey, Mỹ và Geoffrey E. Hinton - người Anh, là giáo sư tại Đại học Toronto, Canada cho "những khám phá và phát minh cơ bản cho phép học máy sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo".
Hai nhà khoa học đã sử dụng các công cụ vật lý để phát triển phương pháp tạo nên nền tảng của máy học mạnh mẽ ngày nay.
John Hopfield đã tạo ra bộ nhớ có thể lưu trữ và tái tạo hình ảnh và các mô hình khác trong dữ liệu. Geoffrey Hinton đã phát minh ra phương pháp có thể tự động tìm các thuộc tính của dữ liệu, từ đó thực hiện nhiều nhiệm vụ như xác định thành phần cụ thể trong hình ảnh.
Ông Ellen Moons, Chủ tịch Ủy ban Nobel Vật lý cho biết, nghiên cứu của hai nhà khoa học mang lại lợi ích lớn. “Trong vật lý, chúng tôi sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như phát triển vật liệu mới với những đặc tính cụ thể".
Được biết, nhà khoa học Mỹ John J. Hopfield cùng nhà khoa học người Anh Geoffrey E. Hinton sẽ chia nhau giải thưởng trị giá 11 triệu kronor Thụy Điển (1 triệu USD).
Năm 2023, ba nhà khoa học Pierre Agostini, Ferenc Krausz và Anne L’Huillier giành giải Nobel Vật lý vì đã chứng minh được cách tạo ra các xung ánh sáng cực ngắn dùng để đo quá trình diễn ra nhanh chóng khi các electron chuyển động hoặc thay đổi năng lượng.
Trí tuệ nhân tạo thường được hiểu là máy học sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo. Công nghệ này ban đầu được lấy cảm hứng từ cấu trúc của não con người. Trong mạng nơ-ron nhân tạo, các nơ-ron của não được biểu thị bằng các nút có tác dụng khác nhau. Những nút này ảnh hưởng lẫn nhau thông qua kết nối giống như khớp thần kinh.
Có thể đào tạo cho mạng nơ-ron này, như bằng cách phát triển kết nối mạnh hơn giữa các nút. Hai nhà khoa học đoạt giải năm nay đã thực hiện công việc quan trọng với mạng nơ-ron nhân tạo từ những năm 1980.
PV (t/h)
