পদার্থবিজ্ঞানে নোবেল পেলেন জন হপফিল্ড এবং জিওফ্রে হিন্টন

Nobel Prize in Physics 2024 awarded to John Hopfield, Geoffrey Hinton for their work in machine learning


জন হপফিল্ড এবং জিওফ্রে হিন্টনকে মঙ্গলবার পদার্থবিজ্ঞানে নোবেল পুরষ্কার দেওয়া হয়েছে। মেশিন লার্নিংয়ের বিল্ডিং ব্লক তৈরি করে এমন আবিষ্কার এবং উদ্ভাবনের জন্য। নোবেল কমিটি এক প্রেস বিজ্ঞপ্তিতে বলেছে, “এই বছরের পদার্থবিজ্ঞানে নোবেল বিজয়ী দুইজন পদার্থবিদ্যার টুলস ব্যবহার করেছেন এমন পদ্ধতি তৈরি করতে যা আজকের শক্তিশালী মেশিন লার্নিং এর ভিত্তি”।

২০২৪ সালে পদার্থবিদ্যায় নোবেল পুরস্কারের জন্য যৌথ ভাবে মনোনীত হয়েছেন আমেরিকার জন জে হপফিল্ড এবং কানাডার জিওফ্রে হিন্টন। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে ‘মেশিন লার্নিং’ সম্ভবপর করে তোলার ক্ষেত্রে যুগান্তকারী পালাবদল আনবে তাঁদের আবিষ্কার। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ‘মেশিন লার্নিং’-এরই একটি মডেল।


একটা শিশুকে যেমন বার বার শেখানো শিশু যেমন করে পারিপার্শ্বিক থেকে শেখে, সে ভাবেই শেখে যন্ত্রও। শৈশব থেকে বার বার একই জিনিস দেখতে দেখতে, শুনতে শুনতেই একটি শিশু শেখে। তেমনি নানা তথ্য বা ডেটা বার বার দেখিয়ে যন্ত্রকেও শেখাতেই কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের ব্যবহার। মানবমস্তিষ্কে নিউরোন জুড়ে জুড়ে যেমন ‘নেটওয়ার্ক’ অর্থাৎ স্নায়ুতন্ত্র তৈরি হয়, সেই ধাঁচেই একাধিক কৃত্রিম নিউরাল ‘নোড’ জুড়ে জুড়ে তৈরি হয় এই কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক। পরিসংখ্যানগত পদার্থবিদ্যার মৌলিক ধারণাকেই কাজে লাগিয়ে সেখানে আবিস্কার করেছেন হপফিল্ড আর হিন্টনের। 



হপফিল্ড বানিয়ে ফেলেছিলেন এমন একটি মডেল, যা তথ্য জমা করে রাখার পাশাপাশি রিকনস্ট্রাক্ট করেছে। আর ‘হপফিল্ড নেটওয়ার্ক’কে কাজে লাগিয়েই হিন্টন আবিষ্কার করেছিলেন ‘বোল্টজ্‌ম্যান মেশিন’, যার সাহায্যে স্বাধীন ভাবে দু’টি ডেটার মধ্যে পার্থক্য করতে পারবে যন্ত্রও।