La Real Academia Sueca de Ciencias otorgó el Premio Nobel de Física 2024 al estadounidense John J. Hopfield de la Universidad de Princeton y al británico Geoffrey E. Hinton de la Universidad de Toronto por sus contribuciones fundamentales al aprendizaje automático mediante redes neuronales artificiales.
Ambos laureados emplearon principios de la física para desarrollar métodos que son la base de esta tecnología. Hopfield, nacido en 1933, creó una memoria asociativa capaz de almacenar y reconstruir patrones de datos. Por su parte, Hinton, nacido en 1947, desarrolló un método que identifica propiedades en los datos de manera autónoma, permitiendo reconocer elementos específicos en imágenes.
Hopfield diseñó una red basada en la física del comportamiento atómico, en la que los nodos (similares a píxeles) se conectan de modo que las imágenes almacenadas tengan baja energía. Esta red se entrena ajustando dichas conexiones para lograr este resultado. Hinton utilizó este modelo para crear la máquina de Boltzmann, que reconoce patrones en los datos y los utiliza para tareas como la clasificación de imágenes.
Desde la década de 1980, ambos galardonados han impulsado importantes avances en el campo de la inteligencia artificial. Las redes neuronales artificiales, inspiradas en el cerebro humano, han revolucionado la ciencia y la tecnología, con aplicaciones que van desde la investigación hasta la vida cotidiana.
El aprendizaje automático ha facilitado el análisis y clasificación de grandes volúmenes de datos. La importancia de este trabajo ha sido reconocida por Ellen Moons, presidenta del Comité Nobel de Física, quien destacó su impacto en áreas como el desarrollo de nuevos materiales con propiedades específicas.
