Congratulation! Prof. Hopfeild
ホップフィールドさん
II-VIの半導体に紫外線をあてて
励起子の微細スペクトルの研究は見事です
ホップフィールドさん
II-VIの半導体を青く光らせる
発光ダイオードの仕組みの理解に貢献しました
ホップフィールドの式
私も学生時代に使いました
ノーベル賞をとるほどの
式ではないかもしれないけれど
実験結果の解釈には抜群に有効でした
ホップフィールドさん
ニューラルネットの世界で
記憶のパターンを再現する技術は見事です
ホップフィールドさん
エネルギー関数を最小化した
高度な画像認識を実現したのは最高でしたね
ホップフィールドのネットワーク
私も仕事で使っています
ノーベル賞をとるほどの
強力な非同期のネットワーク
機械学習の発展には抜群に有効でした
お読みいただきありがとうございました。
2024年のノーベル物理学賞の一人、ジョン・ホップフィールドさん、おめでとう御座います。多分、半導体と機械学習の業績は同じ人物と思います。
＊1: II-VIの半導体
ダイアモンドと同じ原子配列の半導体です。IIは周期表の左から二行目の原子で、VIは六行目の原子。足して8になる二つの原子の組み合わせが安定な半導体で、II-VIはセレン化亜鉛、III-Vは窒化ガリウム、IV-IVはシリコンやダイアモンド。
＊2: ニューラルネット
脳の記憶を数学モデルで模擬した方法です。ニューラルネットワークは、ニューロンと呼ぶ多数の変数が接続された数式を、計算機で相互に処理します。これにより、パターン認識やデータ分類を効率的に行うことができます。ニューラルネットは、機械学習や人工知能の分野で広く利用され、画像認識や自然言語処理など、多くの応用があります。
