В заявлении сказано, что ученые использовали физические инструменты для разработки методов, которые помогли заложить основу мощных современных технологий машинного обучения. Так, Джон Хопфилд создал ассоциативную память, которая может хранить и реконструировать изображения и другие типы закономерностей в данных. В свою очередь, Джеффри Хинтон изобрел метод, позволяющий автономно находить свойства в данных и выполнять такие задачи, как идентификация определенных элементов на изображениях.

Также на сайте премии уточняется, что Хопфилд работает в Принстонском университете в США, а Хинтон – сотрудник Университета Торонто в Канаде. Машинное обучение давно играет важную роль в научных исследованиях, таких как сортировка и анализ огромных объемов данных, резюмировали в Нобелевском комитете.

В 2023 году Нобелевскую премию по физике присудили ученым Пьеру Агостини, Ференцу Краусу и Анн Л'Юилье. Они были удостоены награды за "экспериментальные методы, генерирующие аттосекундные импульсы света для изучения динамики электронов в веществе".

7 октября этого года американские ученые Виктор Амброс и Гэри Равкан стали обладателями Нобелевской премии по физиологии и медицине. Специалистам присудили награду за открытие микроРНК и ее роли в посттранскрипционной регуляции генов.

9 октября будут названы имена обладателей награды в в области химии, 10 октября – в области литературы, а на следующий день, 11 октября, станет известно имя лауреата Нобелевской премии мира.