Physik-Nobelpreis für KI-Forscher aus Kanada und USA

Der Nobelpreis für Physik geht in diesem Jahr an den US-Amerikaner John Hopfield und den kanadischen Forscher Geoffrey Hinton für grundlegende Entdeckungen und Erfindungen, die maschinelles Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen ermöglichen. Das teilte die Königlich-Schwedische Akademie der Wissenschaften am Dienstag in Stockholm mit.

"Die Arbeit der Preisträger war bereits von größtem Nutzen. In der Physik setzen wir künstliche neuronale Netze in einer Vielzahl von Bereichen ein, etwa bei der Entwicklung neuer Materialien mit spezifischen Eigenschaften", heißt es von der Vorsitzenden des Nobelkomitees für Physik, Ellen Moons, in der Begründung.

Grundstein für Künstliche Intelligenz gelegt

Der Nobelpreis für Physik wird seit 1901 jährlich vergeben und ist seit 2020 mit elf Millionen Schwedischen Kronen (ca. 969.000 Euro) dotiert. Die heurigen Nobelpreis-Gewinner Hopfield und Hinton hätten Werkzeuge aus der Physik genutzt, um den Grundstein für das heutige leistungsstarke maschinelle Lernen zu legen, hieß es. "Das maschinelle Lernen auf der Grundlage künstlicher neuronaler Netze revolutioniert derzeit die Wissenschaft, die Technik und das tägliche Leben."

Bereits am Montag waren die Nobelpreisträger für Medizin verkündet worden, "Heute" berichtete. Die Auszeichnung geht in diesem Jahr an die US-Amerikaner Victor Ambros und Gary Ruvkun, die damit für die Entdeckung der microRNA und ihrer Rolle bei der Genregulierung geehrt werden.

2023 gewann österreichisch-ungarischen Physiker

Im vergangenen Jahr ging die Auszeichnung an den österreichisch-ungarischen Physiker Ferenc Krausz, seinen in den USA tätigen Kollegen Pierre Agostini und die in Schweden arbeitende Physikerin Anne L‘Huillier. Sie wurden für experimentelle Methoden geehrt, die Attosekunden-Lichtimpulse zur Untersuchung der Dynamik von Elektronen in Materie erzeugen.