{"id":210283,"date":"2024-10-08T10:28:34","date_gmt":"2024-10-08T14:28:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.noticel.com\/mundo\/vida\/20241008\/el-nobel-de-fisica-premia-el-aprendizaje-automatico-con-redes-neuronales-artificiales\/"},"modified":"2025-07-11T11:33:03","modified_gmt":"2025-07-11T11:33:03","slug":"el-nobel-de-fisica-premia-el-aprendizaje-automatico-con-redes-neuronales-artificiales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/noticel.com\/en\/noticias\/mundo\/20241008\/el-nobel-de-fisica-premia-el-aprendizaje-automatico-con-redes-neuronales-artificiales\/","title":{"rendered":"El Nobel de F\u00edsica premia el aprendizaje autom\u00e1tico con redes neuronales artificiales"},"content":{"rendered":"

La ronda de ganadores de los Nobel continuar\u00e1 ma\u00f1ana con el de Qu\u00edmica y seguir\u00e1 en los d\u00edas siguientes con los de Literatura, Paz y Econom\u00eda.<\/h3>\n

Copenhague (EFE).- El Nobel de F\u00edsica ha distinguido este martes al estadounidense John J. Hopfield y al brit\u00e1nico Geoffrey E. Hinton por el desarrollo de m\u00e9todos que son la base del aprendizaje autom\u00e1tico, una herramienta clave en el desarrollo de la inteligencia artificial (IA).<\/p>\n

La Real Academia de Ciencias sueca se\u00f1al\u00f3 en el fallo que Hopfield y Hinton, a quien se conoce como el \u00abpadrino\u00bb de la IA, realizaron \u00abdescubrimientos fundamentales e invenciones que permiten el aprendizaje autom\u00e1tico con redes neuronales artificiales\u00bb.<\/p>\n

Hopfield cre\u00f3 una memoria asociativa que puede almacenar y reconstruir im\u00e1genes y otros tipos de patrones en datos; Hinton invent\u00f3 un m\u00e9todo que puede encontrar de forma aut\u00f3noma propiedades en los datos y realizar tareas como identificar elementos espec\u00edficos en im\u00e1genes.<\/p>\n

\u00abEn F\u00edsica, usamos las redes neuronales artificiales en un amplio n\u00famero de \u00e1reas, como el desarrollo de materiales nuevos con propiedades espec\u00edficas\u00bb, se\u00f1al\u00f3 el Comit\u00e9 Nobel, que destac\u00f3 tambi\u00e9n que la IA est\u00e1 revolucionando la ciencia y la vida diaria, pero existen riesgos que hacen necesario su uso de forma \u00absegura y \u00e9tica\u00bb.<\/p>\n

Ya en la d\u00e9cada de 1940 los cient\u00edficos empezaron a especular sobre la base matem\u00e1tica que subyace en las redes de neuronas y sinapsis del cerebro, resalta la Real Academia, que menciona tambi\u00e9n las hip\u00f3tesis de Donald Hebb sobre c\u00f3mo el aprendizaje ocurre debido a que las conexiones entre neuronas se refuerzan cuando trabajan juntas.<\/p>\n

El inter\u00e9s en las redes neuronales artificiales decay\u00f3 durante un tiempo, pero se reaviv\u00f3 a\u00f1os m\u00e1s tarde con varios trabajos.<\/p>\n

Modelos de redes neuronales<\/strong><\/p>\n

Hopfield, que ya hab\u00eda desarrollado un inter\u00e9s en la estructura del cerebro, comenz\u00f3 a ejercer en 1980 en el Caltech (California Institute of Technology), donde ten\u00eda acceso a recursos inform\u00e1ticos que pod\u00eda usar para desarrollar sus ideas sobre redes neuronales.<\/p>\n

As\u00ed pudo crear un modelo con nodos y conexiones, conocido como red de Hopfield, un modelo que fue desarrollado posteriormente por el propio investigador y otros cient\u00edficos para incluir nodos que pueden almacenar cualquier valor, posibilitando que se puedan guardar m\u00e1s im\u00e1genes y diferenciarlas incluso cuando son bastante similares.<\/p>\n

Hinton, ayudado por su colega Terry Sejnowski, us\u00f3 la red de Hopfield como base para una nueva red que utiliza un m\u00e9todo diferente, conocido como la m\u00e1quina de Boltzmann -por el f\u00edsico Ludwig Boltzmann-, que puede aprender a reconocer elementos caracter\u00edsticos en un tipo de datos y utiliza herramientas de la f\u00edsica estad\u00edstica.<\/p>

\"\"<\/a><\/div>\n

La m\u00e1quina es entrenada aliment\u00e1ndola con ejemplos con alta probabilidad de surgir cuando aquella est\u00e9 en funcionamiento y puede clasificar im\u00e1genes o crear nuevos ejemplos del tipo de patr\u00f3n que se us\u00f3 para ejercitarla.<\/p>\n

Hinton continu\u00f3 desarrollando la m\u00e1quina en a\u00f1os posteriores, eliminando las conexiones entre algunas unidades para hacerla m\u00e1s eficiente, precediendo \u00abla explosi\u00f3n actual del aprendizaje autom\u00e1tico\u00bb, se\u00f1ala la Academia.<\/p>\n

La m\u00e1quina de Boltzmann se usa a menudo como parte de una red mayor y una de sus aplicaciones pr\u00e1cticas es su utilizaci\u00f3n para recomendar pel\u00edculas o series de televisi\u00f3n bas\u00e1ndose en las preferencias de los televidentes.<\/p>\n

Docentes en Princeton y Toronto<\/strong><\/p>\n

John J. Hopfield (Chicago, 1933) se doctor\u00f3 en la Universidad de Cornell (EE.UU.) y ejerce en la actualidad en la de Princeton, tambi\u00e9n estadounidense.<\/p>\n

Hinton (Londres, 1947), realiz\u00f3 sus estudios en la de Edimburgo (Reino Unido) y ahora est\u00e1 adscrito a la de Toronto (Canad\u00e1). Premio BBVA Fronteras del Conocimiento (2017), trabaj\u00f3 para Google entre 2013 y 2023, cuando abandon\u00f3 el gigante tecnol\u00f3gico debido a su preocupaci\u00f3n sobre los riesgos de la tecnolog\u00eda de la inteligencia artificial.<\/p>\n

Los ganadores compartir\u00e1n los 11 millones de coronas suecas (968,000 euros, 1.1 millones de d\u00f3lares) con que est\u00e1n dotados este a\u00f1os todos los Nobel.<\/p>\n

Hopfield y Hinton suceden en el palmar\u00e9s del galard\u00f3n a los franceses Pierre Agostini y Anne L’Huillier y al h\u00fangaro Ferenc Krausz, premiados el a\u00f1o pasado por abrir el camino a una nueva \u00e1rea de investigaci\u00f3n, la attof\u00edsica.<\/p>\n

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