Le due classifiche che mettiamo a confronto sono quelle relative alla spesa per abitante in ricerca scientifica e tecnologica dei paesi dell’Unione europea (più la Svizzera) e quella della ricchezza di questi paesi, espressa in termini di Pil-pro capite (ovvero il reddito medio di un cittadino). La sovrapposizione è pressoché perfetta. Se si eccettuano i casi del Lussemburgo (paese piccolo, con fonti di reddito cospicue non legate alla produzione industriale o agricola) e dell’Irlanda (paese con un particolare regime fiscale in grado di attrarre grandi imprese straniere) i paesi che investono di più in R&S sono gli stessi con una ricchezza pro-capite maggiore. Non è semplice dire, di primo acchito, quale sia la causa e quale l’effetto. In realtà i due processi – investimenti in ricerca e aumento della ricchezza – coevolvono e si sostengono a vicenda. Tuttavia studi interdisciplinari dimostrano che gli investimenti in ricerca sono tra i più produttivi in assoluto.
Tanti soldi, tanta ricerca
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Why have neural networks won the Nobel Prizes in Physics and Chemistry?
This year, Artificial Intelligence played a leading role in the Nobel Prizes for Physics and Chemistry. More specifically, it would be better to say machine learning and neural networks, thanks to whose development we now have systems ranging from image recognition to generative AI like Chat-GPT. In this article, Chiara Sabelli tells the story of the research that led physicist and biologist John J. Hopfield and computer scientist and neuroscientist Geoffrey Hinton to lay the foundations of current machine learning.
Image modified from the article "Biohybrid and Bioinspired Magnetic Microswimmers" https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/smll.201704374
The 2024 Nobel Prize in Physics was awarded to John J. Hopfield, an American physicist and biologist from Princeton University, and to Geoffrey Hinton, a British computer scientist and neuroscientist from the University of Toronto, for utilizing tools from statistical physics in the development of methods underlying today's powerful machine learning technologies.