सर्न, पार्टिकल फिजिक्स के लिए यूरोपीय प्रयोगशाला और फ्रांसीसी एआई लैब मिस्ट्रल ने वैज्ञानिक खोज के लिए नींव मॉडल बनाने के उद्देश्य से दीर्घकालिक रणनीतिक साझेदारी स्थापित करने के इरादे के एक बयान पर हस्ताक्षर किए हैं। यह घोषणा, जिसे CERN द्वारा 15 अक्टूबर को प्रकाशित किया गया था और डेवलपर मंचों के माध्यम से फैलने के बाद इस सप्ताह प्रौद्योगिकी समुदाय में व्यापक रूप से चर्चा की गई, एक महत्वाकांक्षी प्रमुख लक्ष्य निर्धारित करती है: एक एकल पूर्व-प्रशिक्षित "बड़े भौतिकी मॉडल" - कोलाइडर भौतिकी के लिए पहला आधार मॉडल - लार्ज हैड्रॉन कोलाइडर (एलएचसी) से अरबों सिम्युलेटेड प्रोटॉन-प्रोटॉन टकरावों पर प्रशिक्षित।
विश्व की सबसे बड़ी मशीन के लिए एक फाउंडेशन मॉडल For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.
बड़े भौतिकी मॉडल को एक प्रणाली के भीतर उच्च-ऊर्जा भौतिकी में कई मुख्य कार्यों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है: कण टकरावों का पुनर्निर्माण करना, कणों की पहचान करना, अप्रत्याशित संकेतों को चिह्नित करना और भविष्य के डिटेक्टर डिजाइनों का मूल्यांकन करना।
आज, जब एलएचसी के अंदर प्रोटॉन एक साथ टकराते हैं तो क्या होता है इसका विश्लेषण विशेष एल्गोरिदम की एक श्रृंखला पर निर्भर करता है जो कच्चे डिटेक्टर संकेतों को भौतिकी विश्लेषण में उपयोग किए जाने वाले कणों और अन्य वस्तुओं में क्रमिक रूप से परिवर्तित करता है। मशीन लर्निंग पहले से ही इन चरणों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, लेकिन प्रत्येक कार्य को आम तौर पर अपने स्वयं के उद्देश्य-निर्मित सिस्टम द्वारा नियंत्रित किया जाता है। संपूर्ण पुनर्निर्माण श्रृंखला में प्रशिक्षित एक फाउंडेशन मॉडल उस पाइपलाइन को एकीकृत करेगा, जो कार्यों में स्थानांतरित होने वाले टकराव डेटा के साझा प्रतिनिधित्व को सीखेगा।
प्रशिक्षण कोष पैमाने और गुणवत्ता दोनों में असाधारण है। सीईआरएन के पास एलएचसी से लगभग एक एक्साबाइट - एक मिलियन टेराबाइट्स - प्रयोगात्मक डेटा है, जो दुनिया में कहीं भी वैज्ञानिक डेटा की सबसे बड़ी मात्रा में से एक है। और डेटा का सैलाब बढ़ने वाला है: हाई-ल्यूमिनोसिटी एलएचसी अपग्रेड, जिसके 2030 के आसपास परिचालन शुरू होने की उम्मीद है, टकराव की संख्या को लगभग दस गुना बढ़ा देगा।
प्रत्येक पक्ष क्या लाता है
साझेदारी पूरक शक्तियों को जोड़ती है। CERN मौलिक भौतिकी विशेषज्ञता, दशकों के डिटेक्टर और डेटा बुनियादी ढांचे, और पेटाबाइट पैमाने पर टकराव डेटा को संसाधित करने के प्रयोगशाला के इतिहास में परिष्कृत कंप्यूटिंग संसाधनों का योगदान देता है। मिस्ट्रल, जिसका मुख्यालय फ्रांस में है और अपने ओपन-वेट बड़े भाषा मॉडल के लिए जाना जाता है, बड़े पैमाने पर मॉडल प्रशिक्षण क्षमता में योगदान देता है - बड़े पैमाने पर डेटासेट को सामान्य-उद्देश्य वाले मॉडल में बदलने का अनुशासन।
सीईआरएन के मुख्य सूचना अधिकारी एनरिका पोरकारी ने घोषणा में कहा, "उच्च-ऊर्जा भौतिकी एक अनूठा वातावरण प्रदान करती है जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता को असाधारण कठोरता के साथ विकसित और परीक्षण किया जा सकता है।" "हम एआई क्षमताओं को आगे बढ़ाने के लिए एक प्रमुख यूरोपीय एआई कंपनी मिस्ट्रल के साथ साझेदारी कर रहे हैं, जो पूरे भौतिकी समुदाय की सेवा कर सकती है और साझा की जा सकती है।"
मिस्ट्रल में इंजीनियरिंग के लिए एआई के उपाध्यक्ष जोहान्स ब्रैंडस्टेटर ने सहयोग को दोनों भागीदारों के लिए एक सीमा के रूप में तैयार किया: "एक साथ, हमारे पास उच्च-ऊर्जा भौतिकी की सीमाओं को आगे बढ़ाने, एआई क्षमताओं को विकसित करने का अवसर है जो नई वैज्ञानिक खोजों को जन्म देने की क्षमता रखते हैं।"
मिस्ट्रल अग्रणी एआई प्रयोगशालाओं के बीच एक विशिष्ट प्रोफ़ाइल के साथ आता है। कंपनी खुद को एक वैश्विक एआई प्रयोगशाला के रूप में वर्णित करती है जो अत्याधुनिक ओपन-वेट मॉडल, उत्पाद और बुनियादी ढांचे का निर्माण करती है जो उद्यमों, सार्वजनिक संस्थानों और उन्नत उद्योगों को अपने एआई का स्वामित्व, अनुकूलन और नियंत्रण करने देती है - एक ऐसी स्थिति जो स्वाभाविक रूप से सार्वजनिक रूप से वित्त पोषित अनुसंधान संगठन के साथ संरेखित होती है जिसके परिणाम साझा किए जाने की उम्मीद है। वाणिज्यिक प्रयोगशालाओं के अंदर विकसित बंद सीमांत प्रणालियों के विपरीत, CERN के साथ विकसित एक मॉडल को शुरू से ही उस लोकाचार द्वारा आकार दिया जाएगा।
क्यों एक भौतिकी प्रयोगशाला एक फाउंडेशन मॉडल चाहती है
कोलाइडर भौतिकी वैज्ञानिक आधार मॉडल के लिए एक आकर्षक सिद्ध आधार है। डेटा को निर्माण द्वारा विस्तृत रूप से सिम्युलेटेड और लेबल किया गया है - भौतिकविदों को पता है कि अरबों सिम्युलेटेड घटनाओं में क्या हुआ - जो कि गन्दे वास्तविक दुनिया डोमेन की तुलना में प्रशिक्षण और मूल्यांकन को असामान्य रूप से कठोर बनाता है। नई भौतिकी के संकेत भी लुप्त हो रहे हैं, इसलिए कोई भी विधि जो अप्रत्याशित के प्रति संवेदनशीलता में सुधार करती है, उसका महत्व बढ़ जाता है।
एक साझा फाउंडेशन मॉडल एक संरचनात्मक समस्या का भी समाधान करता है: पुनर्निर्माण सॉफ्टवेयर जटिल है, बनाए रखना महंगा है, और एचएल-एलएचसी ऑनलाइन आने पर डेटा वॉल्यूम में एक चरण-परिवर्तन का सामना करना पड़ेगा। सीईआरएन का दावा है कि एक एकल अनुकूलनीय मॉडल, जिसे संयुक्त रूप से बनाए रखा जाता है और भौतिकी समुदाय के साथ खुले तौर पर साझा किया जाता है, उस चुनौती को कार्य-विशिष्ट एल्गोरिदम के पैचवर्क से बेहतर तरीके से पूरा करेगा।
इरादे का बयान, अनुबंध नहीं
एक चेतावनी मायने रखती है: घोषणा इरादे का एक बयान है, एक पूर्ण समझौते के बजाय औपचारिक सहयोग का अग्रदूत। सीईआरएन की विज्ञप्ति में फंडिंग, गणना प्रतिबद्धताएं, समयरेखा और किसी भी परिणामी मॉडल की लाइसेंसिंग जैसे विवरण का खुलासा नहीं किया गया था।
जबकि प्रारंभिक फोकस उच्च-ऊर्जा भौतिकी पर है, दोनों संगठन ध्यान देते हैं कि साझेदारी में व्यापक वैज्ञानिक समुदाय की सेवा के लिए एआई दृष्टिकोण में योगदान करने की क्षमता है - एक संकेत है कि कोलाइडर डेटा पर सिद्ध तकनीकें अंततः अन्य डेटा-गहन विज्ञानों में स्थानांतरित हो सकती हैं।
यूरोप के लिए, सहयोग संप्रभु एआई क्षमता के बारे में एक बयान भी है। यह उस समय महाद्वीप की सबसे प्रमुख एआई प्रयोगशालाओं में से एक के साथ सीईआरएन के 25 सदस्य देशों के वैज्ञानिक बुनियादी ढांचे में शामिल हो गया है, जब सरकारें सीमावर्ती एआई विकास को रणनीतिक क्षमता के रूप में तेजी से मान रही हैं - और जब यूरोप के अनुसंधान संस्थान घरेलू मॉडल की तलाश कर रहे हैं, तो वे ऑडिट, होस्ट और नियंत्रण कर सकते हैं।
असली परीक्षा यह होगी कि क्या बड़ा भौतिकी मॉडल साकार होता है और क्या यह विशेष पाइपलाइनों को उनके खेल में हरा सकता है। यदि ऐसा होता है, तो कण भौतिकी - वह क्षेत्र जिसने वेब का आविष्कार किया - एक फाउंडेशन मॉडल के आसपास पुनर्निर्मित पहला अनुशासन बन सकता है।
यह लेख CERN की 15 अक्टूबर, 2026 की आधिकारिक घोषणा पर आधारित है।
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