A 2024-es fizikai Nobel-díjat John J. Hopfield amerikai fizikus és Geoffrey E. Hinton brit-kanadai informatikus kapták, a mesterséges neurális hálókkal történő gépi tanulást elősegítő felfedezéseikért.
Ellentmondásosnak tűnhet a hír, hiszen a gépi tanulás inkább az informatika területéhez tartozik, mint a fizikához. Ezt az ellentmondást feloldja, hogy a díjat érdemlő mesterséges neurális hálókat statisztikus fizikai modellek inspirálták. Hopfield az egyik legegyszerűbb, legtöbbet vizsgált statisztikus fizikai modellre, az ún. Ising-modellre alapozva alkotta meg saját memória-modelljét, melynek alaposabb megértését a spinüvegek elméletében alkalmazott módszerek tették lehetővé. Hinton pedig Hopfield modelljének egy sztochasztikus kiterjesztését dolgozta ki, amiben a statisztikus fizika egy másik sarokköve, a Boltzmann-eloszlás játszik kulcsszerepet.
A fizika nem csak inspirációként szolgált a gépi tanulás modelljeihez, de alkalmazza is azokat. “A díjazottak munkája mára sok hasznot hajtott. Fizikusként számos területen alkalmazzuk a mesterséges neurális hálókat, például speciális tulajdonságú új anyagok kifejlesztésére” —
nyilatkozta Ellen Moons, a fizikai Nobel-díj-bizottság elnöke.