পদার্থবিদ্যায় নোবেল পেলেন দুই বিজ্ঞানী

প্রিন্সটন বিশ্ববিদ্যালয়ের পদার্থবিদ জন হপফিল্ড এবং টরন্টো বিশ্ববিদ্যালয়ের কম্পিউটার বিজ্ঞানী জিওফ্রে হিন্টন ২০২৪ সালে
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক নিয়ে তাদের কাজের জন্য যৌথ ভাবে পদার্থবিজ্ঞান শাখায় মনোনীত হয়েছেন নোবেল পুরস্কারের জন্য। সম্প্রতি এই ঘোষণা করেছে রয়্যাল সুইডিশ অ্যাকাডেমি। যদিও কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক, জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, তবে দুই গবেষকের কাজ পরিসংখ্যানগত পদার্থবিদ্যার উপর নির্ভরশীল তাই পদার্থবিদ্যার ক্ষেত্রে তাদের এই পুরস্কার। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের ক্ষেত্রে প্রাথমিক অনুপ্রেরণা জীববিজ্ঞান থেকে এসেছে, কিন্তু পরবর্তীক্ষেত্রে অন্যান্য ক্ষেত্রের প্রভাব তাদের কাজের বিকাশকে রূপ দিতে শুরু করে। যেমন যুক্তিবিদ্যা, গণিত এবং পদার্থবিদ্যা। পদার্থবিজ্ঞানী জন হপফিল্ড একটি নির্দিষ্ট ধরনের পুনরাবৃত্তমূলক নিউরাল নেটওয়ার্ক অধ্যয়নের জন্য পদার্থবিজ্ঞানের ধারণা ব্যবহার করেছিলেন, যা এখন হপফিল্ড নেটওয়ার্ক নামে পরিচিত। তিনি এমন একটি মডেল বানিয়েছিলেন যা তথ্য জমিয়ে রাখার পাশাপাশি তথ্য পুনর্গঠনও করতে পারে। তিনি বিশেষ করে দেখার চেষ্টা করেন সময়ের সাথে সাথে নেটওয়ার্কের কী ঘটে?
আর হপফিল্ড নেটওয়ার্ককে কাজে লাগিয়ে হিন্টন আবিষ্কার করেছিলেন ‘বোল্টজ্ম্যান মেশিন’, যার সাহায্যে যন্ত্র, স্বাধীন ভাবে দু’টি তথ্যর মধ্যে পার্থক্য করতে পারবে । সেই যন্ত্রকে শেখানোর নানা পদ্ধতির একটি হল কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক। আজকের দিনে যত রকমের নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহৃত হয়, তার নেপথ্যে রয়েছে এই দুই বিজ্ঞানীরই আবিষ্কার। রয়্যাল সুইডিশ একাডেমির নোবেল কমিটির এলেন মুন বলেন, মানুষের মস্তিষ্কের সংযোগকারী নিউরোন বা স্নায়ুকোশ জুড়ে যেমন একটা নেটওয়ার্ক তৈরি হয় একইভাবে অনেকগুলো কৃত্রিম নিউরাল ‘নোড’ সংযুক্ত হয়ে তৈরি হয় এই কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক। দুই বিজ্ঞানী হপফিল্ড আর হিন্টন এই কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করতে কাজে লাগিয়েছেন পরিসংখ্যানগত পদার্থবিদ্যার মৌলিক ধারণা। এই কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে ‘মেশিন লার্নিং’ সম্ভবপর হয়ে উঠবে।