2024 नोबेल पुरस्कार: जॉन जे होपफील्ड और जेफ्री ई हिंटन को ‘कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के साथ मशीन लर्निंग’ के लिए भौतिकी पुरस्कार मिला – टाइम्स ऑफ इंडिया

नोबेल पुरस्कार भौतिकी में 2024 का पुरस्कार जॉन जे होपफील्ड और जेफ्री ई हिंटन को “आधारभूत खोजों और आविष्कारों के लिए प्रदान किया गया है जो सक्षम बनाते हैं” यंत्र अधिगम कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के साथ।”
भौतिकी में 2024 के नोबेल पुरस्कार विजेताओं ने उन तरीकों को विकसित करने के लिए अपने क्षेत्र के उपकरणों का उपयोग किया, जिन्होंने आधुनिक मशीन लर्निंग की नींव में महत्वपूर्ण योगदान दिया है।
जॉन हॉपफ़ील्ड ने जानकारी संग्रहीत करने और पुनर्निर्माण करने में सक्षम एक ढांचा तैयार किया, जबकि जेफ्री हिंटन ने एक ऐसी तकनीक विकसित की जो डेटा के भीतर गुणों की स्वतंत्र खोज को सक्षम बनाती है, जो आज के बड़े कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के लिए महत्वपूर्ण है।

पुरस्कार विजेता कौन हैं और उन्होंने क्या विकसित किया

जॉन हॉपफ़ील्ड: उन्होंने एक नेटवर्क विकसित किया जो पैटर्न को संग्रहीत करने और पुनर्निर्माण करने के लिए एक विधि का उपयोग करता है, जहां नोड्स को पिक्सेल के रूप में देखा जा सकता है। हॉपफील्ड नेटवर्क परमाणु स्पिन से प्रभावित सामग्री के गुणों से संबंधित भौतिकी सिद्धांतों पर आधारित है, जो प्रत्येक परमाणु को एक छोटे चुंबक के रूप में कार्य करने की अनुमति देता है।
इस नेटवर्क को स्पिन सिस्टम में ऊर्जा के समान शब्दों में वर्णित किया गया है, और इसे नोड्स के बीच कनेक्शन मूल्यों को समायोजित करके प्रशिक्षित किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि संग्रहीत छवियां कम ऊर्जा स्तर बनाए रखती हैं। जब एक विकृत या अधूरी छवि प्रस्तुत की जाती है, तो हॉपफील्ड नेटवर्क अपने नोड्स के मूल्यों को व्यवस्थित रूप से अपडेट करता है, संग्रहीत छवि को खोजने के लिए अपनी ऊर्जा को कम करता है जो इनपुट से सबसे अधिक मिलती जुलती है।
जेफ्री हिंटन: उन्होंने होपफील्ड नेटवर्क पर एक नया मॉडल बनाया जिसे बोल्ट्ज़मैन मशीन के नाम से जाना जाता है, जो विशिष्ट प्रकार के डेटा में प्रमुख विशेषताओं को पहचानने के लिए एक अलग शिक्षण पद्धति का उपयोग करता है। हिंटन ने सांख्यिकीय भौतिकी से अवधारणाओं का उपयोग किया, जो कई समान घटकों से बनी प्रणालियों का अध्ययन करता है।
बोल्ट्ज़मैन मशीन को ऐसे उदाहरण प्रदान करके प्रशिक्षित किया जाता है जो मशीन के निष्पादित होने पर अत्यधिक संभावित होते हैं। यह छवियों को वर्गीकृत कर सकता है और सीखे गए पैटर्न के नए उदाहरण उत्पन्न कर सकता है।

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