Nobelpreis für Physik geht an Wegbereiter für maschinelles Lernen
Baku, 8. Oktober, AZERTAC
Der Nobelpreis für Physik geht in diesem Jahr an den US-Amerikaner John Hopfield und den kanadischen Forscher Geoffrey Hinton für grundlegende Entdeckungen und Erfindungen, die maschinelles Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen ermöglichen. Das teilte die Königlich-Schwedische Akademie der Wissenschaften in Stockholm mit.
Hopfield und Hinton hätten Werkzeuge aus der Physik genutzt, um den Grundstein für das heutige leistungsstarke maschinelle Lernen zu legen, hieß es. „Das maschinelle Lernen auf der Grundlage künstlicher neuronaler Netze revolutioniert derzeit die Wissenschaft, die Technik und das tägliche Leben.“
„Die Arbeit ist bereits von größtem Nutzen“ - Hopfield erfand ein nach ihm benanntes Netzwerk, das eine Methode zum Speichern und Wiederherstellen von Mustern verwendet. Wenn dem Netz ein unvollständiges oder leicht verzerrtes Muster vorgegeben wird, kann die Methode das gespeicherte Muster finden, das am ähnlichsten ist.
Der in Großbritannien geborene Hinton nutzte das Hopfield-Netzwerk als Grundlage für ein neues Netzwerk, das eine andere Methode verwendet: die Boltzmann-Maschine. Diese kann lernen, charakteristische Elemente in einer bestimmten Art von Daten zu erkennen. So lassen sich etwa Bilder klassifizieren oder neue Beispiele für die Art von Mustern erstellen, für die sie trainiert wurde.
Für seine Entwicklung arbeitete Hinton mit Werkzeugen aus der statistischen Physik, ein Teilgebiet der Physik, das sich mit dem Verhalten großer Systeme von Teilchen auf der Grundlage statistischer Methoden befasst. Im Laufe der Zeit entwickelte Hinton die Arbeit weiter und trug so dazu bei, die derzeitige explosionsartige Entwicklung des maschinellen Lernens einzuleiten.
„Die Arbeit der Preisträger ist bereits von größtem Nutzen. In der Physik verwenden wir künstliche neuronale Netze in einer Vielzahl von Bereichen, beispielsweise bei der Entwicklung neuer Materialien mit spezifischen Eigenschaften“, sagte Ellen Moons, Vorsitzende des Nobelkomitees für Physik.
Übergabe im Dezember - „Hinton ist ein Pionier des Deep Learning“, sagte Carles Sierra, Direktor des Artificial Intelligence Research Institute vom Spanish National Research Council gegenüber dem spanischen Science Media Centre. Er habe zur Entwicklung von Netzwerken beigetragen, die mehrschichtige neuronale Netze und moderne KI-Anwendungen ermöglichen.
Alle Nobelpreise sind in diesem Jahr mit elf Millionen schwedischen Kronen (knapp 970.000 Euro) pro Kategorie dotiert. Erhalten mehrere Preisträger die Auszeichnung gemeinsam, wird das Preisgeld unter ihnen aufgeteilt. Feierlich überreicht werden die Nobelpreise dann traditionell am Todestag des Preisstifters Alfred Nobel, am 10. Dezember.
Seit der ersten Preisvergabe im Jahr 1901 sind bislang 224 unterschiedliche Physik-Nobelpreisträger gekürt worden, darunter nur fünf Frauen. Der US-Physiker John Bardeen ist dabei bisher der Einzige gewesen, der die Auszeichnung in dieser Kategorie gleich zweimal erhalten hat.
Im vergangenen Jahr zählte mit dem in Ungarn geborenen Ferenc Krausz ein in Garching bei München forschender Wissenschaftler zu den Preisträgern. Er erhielt den Nobelpreis mit dem französisch-amerikanischen Physiker Pierre Agostini und der französisch-schwedischen Professorin Anne L’Huillier. Sie haben Experimente gemacht, die zu neuen Werkzeugen geführt haben, um Vorgänge in Atomen und Molekülen zu erforschen.
Bereits am Montag waren die Nobelpreisträger für Medizin verkündet worden. Die Auszeichnung geht in diesem Jahr an die US-Amerikaner Victor Ambros und Gary Ruvkun, die damit für die Entdeckung der microRNA und ihrer Rolle bei der Genregulierung geehrt werden.
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