МОСКВА, 8 октября. /ТАСС/. Значительная часть современных систем искусственного интеллекта, в том числе применяющихся для анализа данных в физике частиц, основана на базовых архитектурах нейросетей, которые были разработаны нобелевскими лауреатами Хопфилдом и Хинтоном в конце прошлого столетия. Об этом ТАСС сообщил доцент кафедры инженерной кибернетики НИТУ МИСИС Андрей Филимонов.
«Нейронные сети представляют собой универсальный инструментарий, который применяется везде, в том числе в ядерной физике. Все современные нейросети построены на небольшом числе базовых конфигураций, в том числе на основе сетей Хопфилда. Можно сказать, что нобелевские лауреаты создали те кирпичики, из которых были построены более сложные современные нейросети», — пояснил Филимонов.
Как добавил исследователь, подобные алгоритмы начали развиваться еще в 1980-х годах в России силами специалистов Объединенного института ядерных исследований в Дубне. Это связано с тем, что нейросети позволяют хорошо распознавать траектории движения элементарных частиц, свойства которых физики изучают на ускорителях частиц и на других научных установках.
Нобелевская премия в области физики за 2024 год присуждена американцу Джону Хопфилду и канадскому ученому британского происхождения Джеффри Хинтону за открытия в сфере машинного обучения. Ученые стали лауреатами премии «за фундаментальные открытия и изобретения, обеспечивающие обучение машин с помощью искусственных нейронных сетей», говорится в мотивировочной части решения комитета.
