Nobel de Física 2024 vai para redes neurais

Hoje, 08/10, foram divulgados os laureados no Prêmio Nobel de Física 2024. Por “descobertas e invenções fundamentais que permitem o aprendizado de máquina com redes neurais artificiais”, John J. Hopfield da Universidade de Princeton, EUA e Geoffrey E. Hinton, da Universidade de Toronto, Canadá ganharam a premiação deste ano – a primeira relacionada a desenvolvimento na área Inteligência Artificial (IA).

Contexto

Machine Learning, ou aprendizado de máquina em tradução livre, diz respeito a ensinar computadores a "aprender" padrões em dados e tomar decisões baseadas nesses padrões. Nesse cenário, a física fornece os princípios fundamentais que ajudam a desenvolver algoritmos melhores e mais precisos.

A principal estrutura de aprendizado de máquinas utilizada atualmente é conhecida como rede neural. Simulando o funcionamento do cérebro humano, abrigam um conjunto de nós (que seriam os “neurônios” da rede) que realizam conexões (como “sinapses”) com mais ou menos intensidade para processar informação e identificar padrões.

Laureados

Hopfield inventou uma rede que usa um método associativo para salvar e recriar padrões. Assim como nos modelos que descrevem as interações em materiais, a maneira de treinar a rede é dada pela minimização da energia – busca por encontrar os padrões armazenados que são os mínimos dessa energia. Seus “neurônios” atualizam seus estados como um spin – para cima ou para baixo – também buscando reduzir a energia total. Quando a rede Hopfield é alimentada com uma imagem distorcida ou incompleta, ela trabalha através dos nós para encontrar a imagem salva que é mais parecida com a imperfeita com a qual foi alimentada.

Hinton tomou como base a rede Hopfield e uniu a conceitos mais profundos da mecânica estatística e da distribuição de Boltzmann para desenvolver a máquina de Boltzmann, método que permite aprender a reconhecer elementos característicos em um determinado tipo de dado. Esta rede pode aprender a reconhecer características em diferentes tipos de dados, ajustando-se através de probabilidades e processos estocásticos. Elas foram e são ainda muito utilizadas para classificar padrões e até gerar novos dados, como as redes neurais generativas modernas que podem criar imagens.

Produto nacional

O Centro Brasileiro de Pesquisa Físicas (CBPF) possui Laboratório de Inteligência Artificial, apoiado pela Financiadora de Estudos e Projetos (Finep), onde são desenvolvidos novos métodos de redes neurais para Física, utilizando as técnicas do estado da arte para entender, entre outras coisas, como estrelas explodem, como elementos se formam no Universo, além de explorar as diferentes camadas do pré-sal brasileiro.

O CBPF atua desde 2010 em temas relacionados a aprendizado de máquina, com colaborações com empresas públicas e privadas – em especial a Petrobras, na análise de poços e rochas.

 A integração de conceitos físicos em redes neurais tem sido crucial para o avanço tanto da inteligência artificial quanto da física. Ao aplicar princípios como minimização de energia e distribuição de probabilidades, essas redes conseguem aprender, lembrar e até criar novos padrões de forma eficiente. Essa sinergia entre disciplinas exemplifica como a colaboração entre diferentes campos do conhecimento pode levar a inovações revolucionárias.

Mais informações:

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Comunicado de imprensa Nobel: https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/press-release/