سرن، آزمایشگاه اروپایی فیزیک ذرات، و آزمایشگاه هوش مصنوعی فرانسوی Mistral بیانیه‌ای مبنی بر ایجاد یک مشارکت استراتژیک بلندمدت با هدف ایجاد مدل‌های پایه برای اکتشافات علمی امضا کرده‌اند. این اطلاعیه که توسط CERN در 15 اکتبر منتشر شد و این هفته پس از انتشار آن در انجمن های توسعه دهندگان به طور گسترده در جامعه فناوری مورد بحث قرار گرفت، یک هدف شاخص جاه طلبانه را مشخص می کند: یک "مدل فیزیک بزرگ" از پیش آموزش دیده - اولین مدل پایه برای فیزیک برخورد دهنده - آموزش داده شده بر روی میلیاردها برخورد پروتون-پروتون شبیه سازی شده از LaHCrrge Collision.

یک مدل پایه برای بزرگترین ماشین جهان For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.

مدل فیزیک بزرگ برای پشتیبانی از چندین کار اصلی در فیزیک با انرژی بالا در یک سیستم طراحی شده است: بازسازی برخورد ذرات، شناسایی ذرات، علامت گذاری سیگنال های غیرمنتظره، و ارزیابی طرح های آشکارساز آینده.

امروزه، تجزیه و تحلیل اتفاقاتی که هنگام برخورد پروتون‌ها در LHC روی می‌دهد، بر زنجیره‌ای از الگوریتم‌های تخصصی تکیه می‌کند که به تدریج سیگنال‌های آشکارساز خام را به ذرات و دیگر اجسام مورد استفاده در تجزیه و تحلیل فیزیک تبدیل می‌کنند. یادگیری ماشین در حال حاضر نقش مهمی را در این مراحل ایفا می کند، اما هر کار معمولاً توسط سیستم هدفمند خود انجام می شود. یک مدل پایه که در کل زنجیره بازسازی آموزش داده شده است، آن خط لوله را یکپارچه می‌کند و نمایش‌های مشترک داده‌های برخورد را که بین وظایف منتقل می‌شوند، یاد می‌گیرد.

مجموعه آموزشی هم در مقیاس و هم از نظر کیفیت فوق العاده است. سرن حدود یک اگزابایت – یک میلیون ترابایت – از داده های تجربی LHC را در خود جای داده است که یکی از بزرگترین حجم داده های علمی در سراسر جهان است. و سیل داده ها در حال افزایش است: ارتقاء LHC با نور بالا که انتظار می رود در حدود سال 2030 شروع به کار کند، تعداد برخوردها را تقریباً ده برابر خواهد کرد.

آنچه هر طرف به ارمغان می آورد

شراکت نقاط قوت مکمل را جفت می کند. CERN به تخصص اساسی فیزیک، چندین دهه زیرساخت آشکارساز و داده و منابع محاسباتی پالایش شده در طول تاریخ آزمایشگاه داده‌های برخورد در مقیاس پتابایت کمک می‌کند. Mistral که مقر آن در فرانسه است و به‌خاطر مدل‌های زبان بزرگ با وزن باز شناخته می‌شود، به قابلیت آموزش مدل در مقیاس بزرگ کمک می‌کند - رشته تبدیل مجموعه داده‌های عظیم به مدل‌های همه منظوره.

انریکا پورکاری، مدیر ارشد اطلاعات سرن در این اطلاعیه گفت: فیزیک پرانرژی محیط منحصر به فردی را فراهم می کند که در آن هوش مصنوعی می تواند با دقت استثنایی توسعه و آزمایش شود. ما با Mistral، یک شرکت اروپایی پیشرو در زمینه هوش مصنوعی همکاری می کنیم تا قابلیت های هوش مصنوعی را ارتقا دهیم که می تواند به کل جامعه فیزیک خدمت کند و به اشتراک گذاشته شود."

یوهانس برندستتر، معاون مهندسی هوش مصنوعی در Mistral، این همکاری را به عنوان مرزی برای هر دو شریک بیان کرد: "ما با هم این فرصت را داریم که مرزهای فیزیک با انرژی بالا را پیش ببریم و قابلیت های هوش مصنوعی را توسعه دهیم که پتانسیل منجر به اکتشافات علمی جدید را دارند."

Mistral با مشخصاتی متمایز در میان آزمایشگاه‌های هوش مصنوعی مرزی وارد می‌شود. این شرکت خود را به‌عنوان یک آزمایشگاه جهانی هوش مصنوعی معرفی می‌کند که مدل‌ها، محصولات و زیرساخت‌های پیشرفته‌ای را ایجاد می‌کند که به شرکت‌ها، مؤسسات عمومی و صنایع پیشرفته اجازه می‌دهد هوش مصنوعی خود را مالک، سفارشی‌سازی و کنترل کنند - موقعیتی که به طور طبیعی با یک سازمان تحقیقاتی با بودجه عمومی همسو می‌شود و انتظار می‌رود نتایج آن به اشتراک گذاشته شود. مدلی که با CERN توسعه داده می‌شود، از همان ابتدا بر اساس آن اخلاق شکل می‌گیرد، برخلاف سیستم‌های مرزی بسته که در آزمایشگاه‌های تجاری توسعه یافته‌اند.

چرا یک آزمایشگاه فیزیک یک مدل پایه می خواهد؟

فیزیک برخورددهنده یک زمینه اثبات جذاب برای مدل‌های پایه علمی است. داده ها به طور کامل شبیه سازی شده و توسط ساخت و ساز برچسب گذاری شده اند - فیزیکدانان دقیقاً می دانند که چه چیزی در میلیاردها رویداد شبیه سازی شده رخ داده است - که آموزش و ارزیابی را در مقایسه با حوزه های نامرتب دنیای واقعی به طور غیرمعمولی دقیق می کند. سیگنال‌های فیزیک جدید نیز بسیار نادر هستند، بنابراین هر روشی که حساسیت را نسبت به موارد غیرمنتظره بهبود بخشد، ارزش زیادی دارد.

یک مدل پایه مشترک همچنین به یک مشکل ساختاری می پردازد: نرم افزار بازسازی پیچیده است، نگهداری آن پرهزینه است و هنگامی که HL-LHC آنلاین می شود، با یک تغییر مرحله ای در حجم داده ها مواجه می شود. شرط سرن این است که یک مدل منفرد قابل انطباق، که به طور مشترک حفظ شده و به طور آشکار با جامعه فیزیک به اشتراک گذاشته می‌شود، بهتر از الگوریتم‌های تکه‌ای از الگوریتم‌های کار خاص، به آن چالش می‌رسد.

بیانیه قصد، نه یک قرارداد

یک نکته مهم است: اعلامیه یک بیانیه قصد است، پیش درآمد یک همکاری رسمی به جای یک توافق کامل. جزئیاتی مانند بودجه، تعهدات محاسباتی، جدول زمانی و صدور مجوز برای مدل‌های حاصل در انتشار سرن فاش نشده است.

در حالی که تمرکز اولیه بر فیزیک پرانرژی است، هر دو سازمان خاطرنشان می‌کنند که این مشارکت پتانسیل کمک به رویکردهای هوش مصنوعی را دارد که به جامعه علمی گسترده‌تر خدمت می‌کند - سیگنالی که تکنیک‌های اثبات‌شده روی داده‌های برخورددهنده در نهایت می‌تواند به سایر علوم مبتنی بر داده منتقل شود.

برای اروپا، این همکاری همچنین بیانیه ای در مورد قابلیت هوش مصنوعی مستقل است. در لحظه ای که دولت ها به طور فزاینده ای توسعه هوش مصنوعی مرزی را به عنوان یک ظرفیت استراتژیک تلقی می کنند - و زمانی که مؤسسات تحقیقاتی اروپا به دنبال مدل های داخلی هستند که می توانند ممیزی، میزبانی و کنترل کنند، به زیرساخت های علمی 25 کشور عضو سرن با یکی از برجسته ترین آزمایشگاه های هوش مصنوعی قاره می پیوندد.

آزمون واقعی این خواهد بود که آیا مدل فیزیک بزرگ محقق می شود و آیا می تواند خطوط لوله تخصصی را در بازی خود شکست دهد یا خیر. اگر چنین شود، فیزیک ذرات - رشته ای که وب را اختراع کرد - ممکن است به اولین رشته ای تبدیل شود که بر اساس یک مدل پایه بازسازی شده است.

این مقاله بر اساس اعلامیه رسمی سرن در 15 اکتبر 2026 است.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →