Mengapa Pembelajaran Mesin Layak Mendapat Nobel Fisika 2024?

Apa Itu pembelajaran mesin atau machine learning?

Penghargaan bergengsi Nobel 2024 bidang Fisika kali ini diberikan bagi John J Hopfield dan Geoffrey E Hinton, dua ilmuwan yang dinilai sangat berjasa di dunia ilmu pengetahuan. Panitia Nobel menilai Hopfield dan Hinton berjasa dalam menggunakan konsep fisika untuk mengembangkan metode yang menjadi fondasi teknologi pembelajaran mesin dan akal imitasi (AI). Dalam pemberian penghargaan di Stockholm, Swedia, Selasa (8/10/2024), panitia Nobel menyoroti peran penting pembelajaran mesin (machine learning) dan AI dalam mendorong terobosan di bidang sains dan teknologi. Seiring berkembangnya AI, pembelajaran mesin menjadi salah satu kunci di balik banyak inovasi ilmiah, termasuk dalam fisika, yang berkontribusi pada pemahaman yang lebih dalam terhadap alam semesta. Baca juga: Dua Ilmuwan Pelopor Pengembangan Kecerdasan Buatan Raih Nobel Fisika Pembelajaran mesin memanfaatkan pengembangan algoritma serta model pada suatu data. Hal ini memungkinkan sebuah komputer untuk terus belajar dari data tersebut secara mandiri. Sistem ini menggunakan pola dalam data untuk membuat prediksi atau keputusan secara otomatis. Teknologi ini telah banyak diterapkan di berbagai bidang luas dalam kehidupan sehari-hari masyarakat. Fondasi sistem itulah yang diletakkan oleh kedua penerima Nobel Fisika 2024. Hopfield menciptakan memori asosiatif yang dapat menyimpan dan merekonstruksi gambar serta jenis pola lainnya dalam data. Jaringan memori yang dikembangkan Hopfield bekerja melalui simpul-simpul dan tetap dapat bekerja meskipun diberi gambar yang terdistorsi atau tidak lengkap.

Sementara Geoffrey Hinton menemukan metode yang dapat secara mandiri menemukan properti dalam data serta mengidentifikasi elemen-elemen tertentu dalam gambar. Dalam hal ini, Hinton menggunakan jaringan yang dikembangkan Hopfield sebagai fondasi untuk menyempurnakan jaringan baru melalui metode yang dinamakan mesin Boltzmann

”Kedua penerima Nobel fisika tahun ini menggunakan konsep dasar fisika statistik untuk

Apa kaitan pembelajaran mesin dan akal imitasi (AI)?

Pembelajaran mesin adalah salah satu metode utama yang digunakan dalam pengembangan AI. Dengan kata lain, AI membutuhkan pembelajaran mesin untuk bisa berfungsi secara efektif. Baca juga: Urgensi Beradaptasi agar Manusia dan Mesin Dapat Berharmoni di Era AI Dalam konteks AI, pembelajaran mesin memungkinkan komputer atau sistem untuk "belajar dari pengalaman”. Pengalaman ini didapat dari masukan data di masa lalu ataupun masukan sensorik dari lingkungannya. Hal ini membuat AI mampu menyelesaikan masalah yang kompleks yang mungkin sulit dan lama diproses oleh otak, seperti pengolahan bahasa alami, pengenalan wajah, hingga simulasi fenomena fisika yang canggih.

Mengapa pembelajaran mesin dan AI menjadi sangat penting?

Kepentingan pembelajaran mesin dan AI dalam fisika terletak pada kemampuan mereka untuk menganalisis data skala besar dan mengidentifikasi pola yang kompleks, tugas yang nyaris tidak mungkin bagi manusia. Di era digital saat ini, fisika mengandalkan pemrosesan data besar dari eksperimen di bidang-bidang seperti fisika kuantum, astrofisika, dan penelusuran materi gelap. AI dan pembelajaran mesin telah menjadi instrumen penting yang memungkinkan fisikawan untuk mengolah informasi dari ratusan juta data dengan cepat dan tepat. Melalui AI dan pembelajaran mesin, para ilmuwan mampu mengembangkan model yang lebih maju, kompleks, dan presisi, yang pada gilirannya mempercepat kemajuan dalam berbagai bidang penelitian. Penggunaan AI dalam fisika telah memungkinkan kita untuk menyimulasikan eksperimen yang rumit, mengoptimalkan desain material baru, dan mengungkap hukum alam yang belum diketahui. Nobel Fisika 2024 telah mengakui bahwa AI dan pembelajaran mesin merupakan teknologi kunci untuk masa depan, yang sangat penting dalam memajukan kemajuan ilmiah, tidak hanya di fisika tetapi juga dalam berbagai bidang ilmu pengetahuan lainnya.