भौतिकी में 2024 का नोबेल पुरस्कार, 11 मिलियन स्वीडिश क्रोनर के पुरस्कार के साथ दिया जाएगा, जिसे हॉपफील्ड और हिंटन के बीच समान रूप से साझा किया जाएगा।
Saurabh Pandey | October 8, 2024 | 04:57 PM IST
नई दिल्ली : वैज्ञानिक जॉन हॉपफील्ड और जेफ्री हिंटन को रॉयल स्वीडिश एकेडमी ऑफ साइंसेज द्वारा कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के साथ मशीन लर्निंग के विकास के माध्यम से कृत्रिम बुद्धिमत्ता में उनके मूलभूत योगदान के लिए फिजिक्स के नोबेल पुरस्कार 2024 से सम्मानित किया है। वैज्ञानिक जॉन हॉपफील्ड और जेफ्री हिंटन को फिजिक्स के नोबेल पुरस्कार के लिए चयनित किया गया है।
1980 के दशक के उनके अभूतपूर्व शोध ने एआई के क्षेत्र को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित किया है, जिससे आधुनिक डेटा प्रोसेसिंग और पैटर्न पहचान को शक्ति देने वाली प्रौद्योगिकियों को आकार देने में मदद मिली है।
प्रिंसटन विश्वविद्यालय के प्रोफेसर जॉन हॉपफील्ड ने एक एसोसिएटिव मेमोरी नेटवर्क विकसित किया, जो डेटा में इमेज और अन्य पैटर्न को संग्रहीत और पुनर्निर्माण कर सकता है। उनका इनोवेशन, जिसे हॉपफील्ड नेटवर्क के रूप में जाना जाता है, डेटा का प्रतिनिधित्व करने और इसे कम ऊर्जा आवश्यकताओं के साथ संग्रहीत करने के लिए फिजिक्स के सिद्धांतों, विशेष रूप से परमाणु स्पिन की अवधारणा का उपयोग करता है।
यह नेटवर्क इनपुट डेटा से मेल खाने के लिए अपने मूल्यों को समायोजित करके कार्य करता है, जिससे अधूरी इमेज का पुनर्निर्माण करना और शोर वाली जानकारी के भीतर पैटर्न ढूंढना संभव हो जाता है।
भौतिकी के लिए नोबेल समिति के अध्यक्ष एलेन मून्स ने कहा कि पुरस्कार विजेताओं का काम पहले से ही बहुत लाभकारी रहा है। यह रेखांकित करते हुए कि कैसे कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग अब विशिष्ट गुणों के साथ नई सामग्री को डिजाइन करने के लिए भौतिकी और सामग्री विज्ञान में किया जाता है।
टोरंटो विश्वविद्यालय के प्रोफेसर जेफ्री हिंटन ने बोल्ट्जमैन मशीन के साथ होपफील्ड के विचारों का विस्तार किया। यह अपडेट मॉडल सांख्यिकीय भौतिकी के सिद्धांतों का उपयोग करता है, जो नेटवर्क को डेटा के भीतर अलग-अलग तत्वों को स्वायत्त रूप से सीखने और पहचानने में सक्षम बनाता है।
बोल्ट्ज़मैन मशीन न केवल इमेजेज को वर्गीकृत करने में सक्षम है, बल्कि नए डेटा भी उत्पन्न करती है, जो सीखे गए पैटर्न से मेल खाती है, जो इमेज पहचान और अन्य एआई अनुप्रयोगों में मूलभूत साबित होती है।