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人工神经网络研究获 2024年诺贝尔物理学奖

已有 1163 次阅读 2024-10-8 19:14 |个人分类:诺贝尔奖|系统分类:观点评述

人工神经网络研究获  2024年诺贝尔物理学奖

瑞典皇家科学院The Royal Swedish Academy of Sciences)决定将2024年诺贝尔物理学奖(The Nobel Prize in Physics 2024)授予美国新泽西州普林斯顿大学(Princeton University, NJ, USA)的约翰·霍普菲尔德(John J. Hopfield)和加拿大多伦多大学(University of Toronto, Canada)的杰弗里·辛顿(Geoffrey E. Hinton),获奖理由是基于人工神经网络的机器学习的基础性发现和发明。他们利用物理学的工具开发了一些方法,这些方法是当今强大的机器学习的基础,他们利用物理学训练人工神经网络。

今年的两位诺贝尔物理学奖得主使用物理学的工具开发了今天强大的机器学习的基础方法。约翰·霍普菲尔德创造了一种联想记忆,可以存储和重建图像和其他类型的数据模式。杰弗里·辛顿发明了一种方法,可以自动发现数据中的属性,从而执行识别图片中的特定元素等任务。

当我们谈论人工智能时,我们通常指的是使用人工神经网络的机器学习。这项技术最初是受到大脑结构的启发。在人工神经网络中,大脑的神经元由具有不同值的节点表示。这些节点通过连接相互影响,这些连接可以被比作突触,可以增强或减弱。例如,通过在同时具有高值的节点之间建立更强的连接来训练网络。今年的获奖者从20世纪80年代开始就在人工神经网络方面进行了重要的工作。

https://blog.sciencenet.cn/blog-212210-1454339.html

2024诺贝尔物理学奖和化学奖预示AI4S( AI for Science)时代的到来,同时AI将深刻改变科学研究的范式——AI4Science

综合网络资料:2024年度诺贝尔物理学奖和化学奖获奖者的贡献如下:

https://blog.sciencenet.cn/blog-699-1454695.html

AI4Science  文献分析如下

http://www.pubmedplus.cn/P/SearchQuickResult?wd=ae3650a9-116f-464c-a862-34928f09a056

01.无法确认3 篇4.615%
02.202413 篇20.000%
03.202336 篇55.385%
04.20228 篇12.308%
05.20213 篇4.615%
01.j chem phys7 篇10.769%
02.nat commun7 篇10.769%
03.j chem theory comput6 篇9.231%
04.j phys chem lett4 篇6.154%
05.brief bioinform3 篇4.615%
06.j chromatogr a3 篇4.615%
07.curr opin struct biol2 篇3.077%
08.j chem inf model2 篇3.077%
09.j cheminform2 篇3.077%
10.plos comput biol2 篇3.077%
01.德国27 篇41.538%
02.中国18 篇27.692%
03.荷兰15 篇23.077%
04.英国12 篇18.462%
05.美国11 篇16.923%
06.瑞士5 篇7.692%
07.法国2 篇3.077%
08.西班牙2 篇3.077%
09.意大利2 篇3.077%
10.爱尔兰1 篇1.538%
01.中国北京14 篇21.538%
02.中国上海3 篇4.615%
03.中国合肥2 篇3.077%
04.中国西安2 篇3.077%
05.中国无锡1 篇1.538%
06.中国郑州1 篇1.538%
07.中国武汉1 篇1.538%
08.中国长沙1 篇1.538%
09.中国深圳1 篇1.538%
10.中国香港1 篇1.538%
01.Algorithms10 篇15.385%
02.Machine Learning8 篇12.308%
03.Drug Discovery7 篇10.769%
04.Humans5 篇7.692%
05.Chromatography, Liquid4 篇6.154%
06.Molecular Dynamics Simulation4 篇6.154%
07.Neural Networks, Computer4 篇6.154%
08.Protein Conformation4 篇6.154%
09.Thermodynamics4 篇6.154%
10.Bayes Theorem3 篇4.615%

John J. Hopfield的文献分析

01.20191 篇12.500%
02.20151 篇12.500%
03.20141 篇12.500%
04.20131 篇12.500%
05.20101 篇12.500%
06.20081 篇12.500%
07.20032 篇25.000%
01.proc natl acad sci u s a3 篇37.500%
02.c r biol1 篇12.500%
03.front comput neurosci1 篇12.500%
04.j neurosci1 篇12.500%
05.neural comput1 篇12.500%
06.phys biol1 篇12.500%
01.美国7 篇87.500%
没有聚类出数据
01.Animals5 篇62.500%
02.Nerve Net3 篇37.500%
03.Neurons3 篇37.500%
04.Algorithms2 篇25.000%
05.Biophysics2 篇25.000%
06.Neural Networks, Computer2 篇25.000%
07.Rats2 篇25.000%
08.Behavior, Animal1 篇12.500%
09.Biological Clocks1 篇12.500%
10.Biophysical Phenomena1 篇12.500%

Geoffrey E. Hinton的文献分析

http://www.pubmedplus.cn/P/SearchQuickResult?wd=b162916e-3c91-4ed9-be41-58efc69f57ec

01.20131 篇7.143%
02.20111 篇7.143%
03.20103 篇21.429%
04.20081 篇7.143%
05.20072 篇14.286%
06.20062 篇14.286%
07.20041 篇7.143%
08.20021 篇7.143%
09.19961 篇7.143%
10.19911 篇7.143%
01.neural comput7 篇50.000%
02.ieee trans neural netw1 篇7.143%
03.ieee trans pattern anal mach intell1 篇7.143%
04.neural netw1 篇7.143%
05.neural syst circuits1 篇7.143%
06.philos trans r soc lond b biol sci1 篇7.143%
07.prog brain res1 篇7.143%
08.trends cogn sci1 篇7.143%
01.加拿大12 篇85.714%
02.美国2 篇14.286%
03.英国1 篇7.143%
没有聚类出数据
01.Algorithms7 篇50.000%
02.Neural Networks, Computer7 篇50.000%
03.Humans6 篇42.857%
04.Learning5 篇35.714%
05.Pattern Recognition, Automated5 篇35.714%
06.Models, Neurological3 篇21.429%
07.Artificial Intelligence2 篇14.286%
08.Computer Simulation2 篇14.286%
09.Image Interpretation, Computer-Assisted2 篇14.286%
10.Visual Pathways2 篇14.286%

http://www.pubmedplus.cn/P/SearchQuickResult?wd=61115958-dbca-47d3-b97e-9058921fd47b

01.无法确认2 篇3.125%
02.202113 篇20.313%
03.202015 篇23.438%
04.201913 篇20.313%
05.20187 篇10.938%
06.20172 篇3.125%
07.20162 篇3.125%
08.20152 篇3.125%
09.20142 篇3.125%
10.20113 篇4.688%
11.20102 篇3.125%
12.20021 篇1.563%
01.j neurosci methods4 篇6.250%
02.front neurosci3 篇4.688%
03.elife2 篇3.125%
04.front comput neurosci2 篇3.125%
05.front hum neurosci2 篇3.125%
06.front psychol2 篇3.125%
07.neuron2 篇3.125%
08.neuroscientist2 篇3.125%
09.plos one2 篇3.125%
10.sci rep2 篇3.125%
01.美国30 篇46.875%
02.德国8 篇12.500%
03.英国7 篇10.938%
04.中国6 篇9.375%
05.法国5 篇7.813%
06.加拿大5 篇7.813%
07.西班牙5 篇7.813%
08.澳大利亚4 篇6.250%
09.瑞士3 篇4.688%
10.日本2 篇3.125%
01.中国北京1 篇1.563%
02.中国沈阳1 篇1.563%
03.中国上海1 篇1.563%
04.中国杭州1 篇1.563%
05.中国宁波1 篇1.563%
06.中国长沙1 篇1.563%
07.中国广州1 篇1.563%
08.中国成都1 篇1.563%
09.中国西安1 篇1.563%
01.Humans34 篇53.125%
02.Machine Learning22 篇34.375%
03.Neurosciences16 篇25.000%
04.Brain14 篇21.875%
05.Learning8 篇12.500%
06.Male6 篇9.375%
07.Algorithms5 篇7.813%
08.Artificial Intelligence5 篇7.813%
09.Brain Mapping5 篇7.813%
10.Female5 篇7.813%



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