Konwersatorium im. Jerzego Pniewskiego i Leopolda Infelda
2025-05-20
W poniedziałek 26 maja 2025 r. o godz 11.00 w sali 0.06 odbędzie się Konwersatorium im. Jerzego Pniewskiego i Leopolda Infelda Wydziału Fizyki UW.
Wykład zatytułowany
"The Nobel Prize in Physics 2024"
wygłosi
dr hab. Artur Kalinowski, prof. UW, Wydział Fizyki, Uniwersytet Warszawski.
W październiku 2024 roku nagrodę Nobla w dziedzinie fizyki przyznano Johnowi Hopfieldowi oraz Geoffreyowi Hintonowi za "za fundamentalne odkrycia i wynalazki, które umożliwiają uczenie maszynowe za pomocą sztucznych sieci neuronowych”. Wybór wzbudził kontrowersje i pytania o wkład uczenia maszynowego do rozwoju fizyki. Tej właśnie kwestii poświęcone będzie najbliższe Konwersatorium.
Wykład odbędzie się w języku angielskim.
Przed Konwersatorium, od godz. 10.30, zapraszamy na nieformalne dyskusje przy kawie i ciastkach w holu przed salą 0.06.
Kolejne, ostatnie w tym semestrze Konwersatorium odbędzie się 9 czerwca 2025.
Zapraszamy gorąco i pozdrawiamy
Barbara Badełek
Jan Chwedeńczuk
Jan Kalinowski
Jan Suffczyński
Abstract:
The Nobel Prize in Physics 2024
dr hab. Artur Kalinowski, prof. UW
Faculty of Physics, University of Warsaw
Machine learning (ML) is one of the fastest growing disciplines onthe border between science and industry. The number of ML related articleson arXiv follows closely the Moore's law [1] A large part of the progress (we are aware of) happens in private corporations, outside academia - ask yourself who invented ChatGPT[2], Gemini, the product recommendation system of a huge selling company with a name starting on A, etc. It seems that the Nobel Committee has acknowledged the importance of machine learning, and awarded the 2024 Prize in Physics “for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks” [3], and the Prize in Chemistry for "Computational Protein Design and Protein Structure Prediction" - a machine learning based model predicting protein shapes[4]. In my lecture, I will present the connection between machine learning and physics, and give a random overview of the application of ML methods in physics.
[1] M. Krenn, L. Buffoni, B. Coutinho, et al, arXiv:2210.00881 [cs.AI]
[2] A Radford, K. Narasimhan, et al, (no formal citation exists for this breakthrough article) https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf
[3] Nobel Prize Outreach 2025. Wed. 14 May2025, https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/advanced-information
[4] Nobel Prize Outreach 2025. Wed. 14 May2025, https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/advanced-information