O prêmio Nobel de 2026 reconhece Halzen por suas contribuições decisivas na criação do Observatório de Neutrinos IceCube
Teorias sobre termodinâmica levaram o pesquisador greco-brasileiro Constantino Tsallis a se tornar um potencial candidato ao Prêmio Nobel de Física em 2026 ou 2027.
Constantino Tsallis mudou a visão da ciência sobre a termodinâmica nos anos 1980 ao propor uma nova abordagem para o conceito de entropia
Fenômeno contraintuitivo em que partículas podem aparecer do outro lado de uma barreira sólida é a base para o desenvolvimento dos chamados “qubits”, que armazenam e processam informações em computadores quânticos.
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O efeito de tunelamento quântico é quando uma partícula consegue atravessar uma barreira sólida e aparecer do outro lado.
Kunihiko Fukushima demonstrando um modelo eletrônico da retina: unilateralidade histórica limita compreensão sobre a evolução e os potenciais impactos da tecnologia em nossa sociedade.
Kunihiko Fukushima
Inclusão deles mudar mudar a forma como vemos a história da evolução da inteligência artificial
As redes neurais têm suas raízes na mecânica estatística, um subcampo da física que usa métodos estatísticos para explicar o comportamento de sistemas compostos por um grande número de partículas, ajudando os pesquisadores a entender as propriedades macroscópicas de sistemas.
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Dois pesquisadores cujo trabalho levou à revolução da IA ganharam o Prêmio Nobel de Física de 2024. Um físico de materiais explica a mecânica estatística, o campo por trás de suas descobertas
Nos métodos tradicionais de programação, todas regras precisam ser explicitamente codificadas. Já a aprendizagem de máquina permite que computadores desenvolvam suas próprias regras e soluções baseadas em grandes quantidades de dados, tornando sistemas mais flexíveis e adaptáveis.
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Diferente dos métodos tradicionais de programação, onde tudo precisa ser explicitamente codificado, a aprendizagem de máquina permite que computadores desenvolvam suas próprias regras e soluções
John Hopfield e Geoffrey Hinton, ganhadores do Prêmio Nobel de Física de 2024, desenvolveram sistemas de computador que podem memorizar e aprender com padrões nos dados.
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John Hopfield e Geoffrey Hinton, ganhadores do Prêmio Nobel de Física de 2024, desenvolveram sistemas de computador que podem memorizar e aprender com padrões nos dados
Diretor do Centro Latino-Americano de Física, pesquisador apoiado pelo Instituto Serrapilheira atuando no, Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas - CBPF