भौतिकी में 2024 का नोबेल पुरस्कार जॉन जे. होपफील्ड और जेफ्री ई. हिंटन को “कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के साथ मशीन सीखने को सक्षम करने वाली मूलभूत खोजों और आविष्कारों के लिए” प्रदान किया गया है।
हॉपफ़ील्ड ने एक ऐसी संरचना बनाई जो जानकारी संग्रहीत और पुनर्निर्माण कर सकती है। हिंटन ने एक ऐसी विधि का आविष्कार किया जो स्वतंत्र रूप से डेटा में गुणों की खोज कर सकती है और जो अब उपयोग में आने वाले बड़े तंत्रिका नेटवर्क के लिए महत्वपूर्ण हो गई है।
जॉन जे हॉपफ़ील्ड, 1933 में शिकागो, आईएल, यूएसए में पैदा हुए। कॉर्नेल यूनिवर्सिटी, इथाका, एनवाई, यूएसए से पीएचडी 1958। प्रिंसटन यूनिवर्सिटी, एनजे, यूएसए में प्रोफेसर।
जेफ्री ई. हिंटन का जन्म 1947 में लंदन, यूके में हुआ। यूके के एडिनबर्ग विश्वविद्यालय से पीएचडी 1978। कनाडा के टोरंटो विश्वविद्यालय में प्रोफेसर।
जॉन हॉपफ़ील्ड द्वारा नेटवर्क का आविष्कार
जॉन हॉपफ़ील्ड ने एक नेटवर्क का आविष्कार किया जो पैटर्न को सहेजने और पुनः बनाने के लिए एक विधि का उपयोग करता है। हम नोड्स की कल्पना पिक्सेल के रूप में कर सकते हैं।
हॉपफ़ील्ड नेटवर्क भौतिकी का उपयोग करता है जो किसी सामग्री के परमाणु स्पिन के कारण उसकी विशेषताओं का वर्णन करता है – एक ऐसा गुण जो प्रत्येक परमाणु को एक छोटा चुंबक बनाता है।
पूरे नेटवर्क को भौतिकी में पाए जाने वाले स्पिन सिस्टम में ऊर्जा के बराबर वर्णित किया गया है, और नोड्स के बीच कनेक्शन के लिए मान ढूंढकर प्रशिक्षित किया गया है ताकि सहेजी गई छवियों में कम ऊर्जा हो।
जब हॉपफील्ड नेटवर्क को एक विकृत या अधूरी छवि दी जाती है, तो यह नोड्स के माध्यम से व्यवस्थित रूप से काम करता है और उनके मूल्यों को अपडेट करता है ताकि नेटवर्क की ऊर्जा कम हो जाए।
इस प्रकार नेटवर्क उस सहेजी गई छवि को ढूंढने के लिए चरणबद्ध तरीके से काम करता है जो उस अपूर्ण छवि के समान होती है जिसके साथ उसे फीड किया गया था।
जेफ्री हिंटन द्वारा होपफील्ड नेटवर्क का उपयोग
जेफ्री हिंटन ने होपफील्ड नेटवर्क का उपयोग एक नए नेटवर्क की नींव के रूप में किया जो एक अलग विधि का उपयोग करता है: बोल्ट्ज़मैन मशीन। यह किसी दिए गए प्रकार के डेटा में विशिष्ट तत्वों को पहचानना सीख सकता है।
हिंटन ने सांख्यिकीय भौतिकी, कई समान घटकों से निर्मित प्रणालियों के विज्ञान, के उपकरणों का उपयोग किया। मशीन को उन उदाहरणों को खिलाकर प्रशिक्षित किया जाता है जो मशीन चलाने पर उत्पन्न होने की बहुत संभावना होती है।
बोल्ट्ज़मैन मशीन का उपयोग छवियों को वर्गीकृत करने या उस प्रकार के पैटर्न के नए उदाहरण बनाने के लिए किया जा सकता है जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया था। हिंटन ने मशीन लर्निंग के वर्तमान विस्फोटक विकास को शुरू करने में मदद करते हुए इस काम को आगे बढ़ाया है
2023 का नोबेल पुरस्कार
भौतिकी में 2023 का नोबेल पुरस्कार पियरे एगोस्टिनी, फेरेंक क्रॉस्ज़ और ऐनी एल’हुइलियर को “प्रायोगिक तरीकों के लिए दिया गया था , जो पदार्थ में इलेक्ट्रो डायनेमिक्स के अध्ययन के लिए प्रकाश की एटोसेकंड पल्स उत्पन्न करते हैं”।