Bem antes da popularização da inteligência artificial (IA), como a utilizamos hoje, vários cientistas e pesquisadores, de todo o planeta, dedicaram seus estudos em diversas áreas do conhecimento como a Ciência da Computação, a Física, a Matemática e a Química, dentre outras, com o foco na consolidação dos conceitos e inúmeras aplicações. O Comitê do Prêmio Nobel de Física de 2024 laureou os cientistas John J. Hopfield da Princeton University, NJ, USA e Geoffrey E. Hinton da University of Toronto, Canada, com o Prêmio Nobel de Física “pelas descobertas e invenções que permitem o aprendizado de máquina com redes neurais artificiais”.
John Hopfield criou uma rede neural, hoje conhecida como Hopfield Network (rede de Hopfield), a partir de um modelo dinâmico da neurobiologia, tendo um neurônio, típico dos mamíferos, representado pela Física através da Matemática e algoritmos. Cada neurônio artificial modelado se conecta a outros neurônios através de sinapses. De forma brilhante, em um trabalho não trivial, Hopfield, utilizou equações diferenciais, o conceito de “função de energia” (ou função de Lyapunov), o conceito do spin de Ising (tendo adaptado os valores para 0 e 1, mais adequado para a computação), o que permitiu criar uma memória associativa capaz de salvar e reconhecer padrões em inúmeras aplicações.
Geoffrey Hinton, com base na rede de Hopfield, popularizou a máquina de Boltzmann, a qual pode aprender e reconhecer características de um certo conjunto de dados. A Física e a estatística foram amplamente utilizadas e a máquina de Boltzmann é utilizada para classificar ou criar novos exemplos a partir do padrão treinado.
“O trabalho dos laureados foi o maior benefício. Em Física nós usamos as redes neurais artificiais em uma ampla faixa de áreas, como o desenvolvimento de novos materiais com propriedades específicas,” disse Ellen Moons, Presidente do Comitê Nobel de Física.
Vários cientistas, pesquisadores e empresas, ao redor do mundo, confirmaram a qualidade do trabalho de Hopfield. Em Minas Gerais, mais especificamente, diferentes grupos de pesquisas trouxeram para seus alunos e departamentos, este conhecimento. O Professor Antônio de Padua Braga da Escola de Engenharia da UFMG, uma autoridade e um dos precursores do uso de redes neurais artificias no Brasil, há mais de 20 anos, contribuiu com muitos trabalhos envolvendo Fisico-Química e Ciência da Computação, incluindo livros e artigos científicos.
A rede de Hopfield é uma ferramenta muito importante para o tratamento de problemas inversos (problemas em que o efeito de um fenômeno é usado para determinar a sua causa), como demonstrou o Professor João Pedro Braga, do Departamento de Química da UFMG, nos seus trabalhos em Físico-Química.
O conceito de “inteligência artificial”, suportado por redes neurais artificiais, vai além do entretenimento e agentes de IA (assistentes virtuais).
