CERN、欧州素粒子物理学研究所、フランスのAI研究所ミストラルは、科学的発見のための基礎モデルの構築を目的とした長期的な戦略的パートナーシップを確立する意向表明書に署名した。この発表はCERNによって10月15日に発表され、開発者フォーラムを通じて広まった後、今週テクノロジーコミュニティで広く議論されたが、その野心的な主力目標は、大型ハドロン衝突型加速器（LHC）からの数十億のシミュレートされた陽子間衝突で訓練された単一の事前学習済み「大型物理モデル」（衝突型加速器物理学の最初の基礎モデル）である。

世界最大のマシンの基礎モデル この件の詳細は、AIの最新動向をご覧ください。

大規模物理モデルは、粒子衝突の再構築、粒子の識別、予期しない信号のフラグ付け、将来の検出器設計の評価など、高エネルギー物理学における複数のコア タスクを 1 つのシステム内でサポートするように設計されています。

現在、LHC 内で陽子が衝突したときに何が起こるかを分析するには、生の検出器信号を物理解析で使用される粒子やその他の物体に段階的に変換する一連の特殊なアルゴリズムに依存しています。機械学習はすでにこれらの段階にわたって重要な役割を果たしていますが、各タスクは通常、独自の専用システムによって処理されます。再構築チェーン全体にわたってトレーニングされた基礎モデルは、そのパイプラインを統合し、タスク間で転送される衝突データの共有表現を学習します。

トレーニング コーパスは、規模と品質の両方において並外れたものです。 CERN は、世界最大規模の科学データの 1 つである LHC からの実験データを約 1 エクサバイト (100 万テラバイト) 保管しています。そして、データの氾濫はさらに拡大しようとしています。2030 年頃に運用が開始される予定の高輝度 LHC アップグレードにより、衝突の数は約 10 倍に増加します。

それぞれの側がもたらすもの

このパートナーシップにより、補完的な強みが組み合わされます。 CERN は、基礎的な物理学の専門知識、数十年にわたる検出器とデータ インフラストラクチャ、およびペタバイト規模で衝突データを処理する研究室の歴史の中で洗練されたコンピューティング リソースを提供しています。フランスに本社を置き、オープンウェイト大規模言語モデルで知られる Mistral は、大規模なモデル トレーニング機能、つまり大規模なデータセットを汎用モデルに変換する分野に貢献しています。

「高エネルギー物理学は、人工知能を非常に厳密に開発およびテストできる独自の環境を提供します」とCERNの最高情報責任者であるエンリカ・ポルカリ氏は発表の中で述べた。 「私たちは、物理学コミュニティ全体にサービスを提供し、共有できる AI 機能を進化させるために、ヨーロッパの大手 AI 企業であるミストラルと提携しています。」

ミストラル社の AI for Engineering 担当副社長、ヨハネス ブランドステッター氏は、今回の提携を両パートナーのフロンティアとして位置づけ、「我々は協力して、高エネルギー物理学のフロンティアを押し広げ、新たな科学的発見につながる可能性のある AI 機能を開発する機会を得ることができました。」と述べました。

ミストラルは、フロンティア AI ラボの中でも独特のプロファイルを持って登場します。同社は自らを、企業、公的機関、先進産業が AI を所有、カスタマイズ、制御できるようにする最先端のオープンウェイト モデル、製品、インフラストラクチャを構築するグローバル AI ラボであると説明しています。これは、結果の共有が期待される公的資金による研究組織と自然に一致する位置づけです。商業研究所内で開発されたクローズドフロンティアシステムとは対照的に、CERN で開発されたモデルは、最初からその精神に基づいて形成されます。

物理研究所が基礎モデルを必要とする理由

衝突型加速器の物理学は、科学的基礎モデルの魅力的な実験場です。データは徹底的にシミュレートされ、構築によってラベル付けされます。物理学者は、何十億ものシミュレートされたイベントに何が起こったのかを正確に知っています。これにより、トレーニングと評価が、乱雑な現実世界の領域と比較して異常に厳密になります。新しい物理学の信号も滅多に存在しないため、予期せぬものに対する感度を向上させる方法には非常に大きな価値があります。

共有基盤モデルは、構造的な問題にも対処します。つまり、再構成ソフトウェアは複雑で、維持費が高くつき、HL-LHC がオンラインになるとデータ量が大幅に変化することになります。 CERN は、物理学コミュニティと共同で維持されオープンに共有される単一の適応可能なモデルの方が、タスク固有のアルゴリズムのパッチワークよりもその課題にうまく対応できると考えています。

契約ではなく意向表明

注意すべき点が 1 つあります。この発表は意図の表明であり、完全な合意ではなく、正式なコラボレーションの前兆です。資金提供、コンピューティングへのコミットメント、スケジュール、結果として得られるモデルのライセンスなどの詳細は、CERNのリリースでは明らかにされていない。

当初の焦点は高エネルギー物理学だが、両組織はこのパートナーシップが、より広範な科学コミュニティに役立つAIアプローチに貢献する可能性があることに注目している。これは、衝突型加速器のデータで証明された技術が、最終的には他のデータ集約型科学に移行する可能性があるというシグナルである。

欧州にとって、この協力は主権AI能力に関する表明でもある。これは、政府がフロンティア AI 開発を戦略的能力としてますます扱うようになっている現在、そしてヨーロッパの研究機関が監査、ホスト、制御できる国産モデルを探しているときに、CERN の 25 加盟国の科学インフラストラクチャと大陸で最も著名な AI 研究所の 1 つを結合するものです。

本当のテストは、大規模物理モデルが実現するかどうか、そしてそれが独自のゲームで特殊なパイプラインに勝つことができるかどうかです。そうなれば、素粒子物理学 (ウェブを発明した分野) が、基礎モデルを中心に再構築される最初の学問となるかもしれません。

この記事は、2026 年 10 月 15 日の CERN の公式発表に基づいています。

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