유럽입자물리학연구소(CERN)와 프랑스 AI연구소 미스트랄(Mistral)이 과학적 발견을 위한 기초 모델 구축을 목표로 하는 장기 전략적 파트너십 구축 의향서에 서명했습니다. 10월 15일 CERN이 발표하고 개발자 포럼을 통해 확산된 후 이번 주 기술 커뮤니티에서 널리 논의된 이 발표는 야심찬 주력 목표를 제시합니다. 즉, LHC(Large Hadron Collider)에서 수십억 개의 양성자-양성자 충돌 시뮬레이션을 통해 훈련된 단일 사전 훈련된 "대형 물리 모델"(충돌기 물리학의 첫 번째 기본 모델)입니다.

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대형 물리학 모델은 하나의 시스템 내에서 입자 충돌 재구성, 입자 식별, 예상치 못한 신호 표시, 향후 감지기 설계 평가 등 고에너지 물리학의 여러 핵심 작업을 지원하도록 설계되었습니다.

오늘날 LHC 내부에서 양성자가 충돌할 때 어떤 일이 발생하는지 분석하는 것은 원시 검출기 신호를 물리학 분석에 사용되는 입자 및 기타 물체로 점진적으로 변환하는 일련의 특수 알고리즘에 의존합니다. 기계 학습은 이미 이러한 단계에서 중요한 역할을 하고 있지만 각 작업은 일반적으로 자체 목적으로 구축된 시스템에서 처리됩니다. 전체 재구성 체인에 걸쳐 훈련된 기초 모델은 해당 파이프라인을 통합하여 작업 간에 전송되는 충돌 데이터의 공유 표현을 학습합니다.

훈련 코퍼스는 규모와 품질 모두에서 탁월합니다. CERN은 전 세계에서 가장 큰 규모의 과학 데이터 중 하나인 LHC에서 약 1엑사바이트(100만 테라바이트)의 실험 데이터를 보유하고 있습니다. 그리고 데이터 홍수는 곧 증가할 것입니다. 2030년경에 작동을 시작할 예정인 고광도 LHC 업그레이드로 인해 충돌 횟수가 약 10배 증가할 것입니다.

양측이 가져오는 것

파트너십은 상호보완적인 강점을 결합합니다. CERN은 기본 물리학 전문 지식, 수십 년간의 탐지기 및 데이터 인프라, 페타바이트 규모의 충돌 데이터 처리에 대한 연구실의 역사를 통해 개선된 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 프랑스에 본사를 두고 있으며 개방형 대형 언어 모델로 유명한 Mistral은 대규모 데이터 세트를 범용 모델로 전환하는 분야인 대규모 모델 훈련 기능에 기여하고 있습니다.

CERN의 최고 정보 책임자(CIO)인 엔리카 포카리(Enrica Porcari)는 발표문에서 "고에너지 물리학은 인공 지능을 매우 엄격하게 개발하고 테스트할 수 있는 고유한 환경을 제공합니다."라고 말했습니다. "우리는 전체 물리학 커뮤니티에 서비스를 제공하고 공유할 수 있는 AI 기능을 발전시키기 위해 유럽의 선도적인 AI 회사인 Mistral과 파트너십을 맺고 있습니다."

Mistral의 AI for Engineering 부사장인 Johannes Brandstetter는 이번 협력을 두 파트너 모두의 개척지로 삼았습니다. "우리는 함께 고에너지 물리학의 개척지를 확장하고 새로운 과학적 발견으로 이어질 수 있는 잠재력을 가진 AI 기능을 개발할 수 있는 기회를 얻었습니다."

Mistral은 최첨단 AI 연구소 사이에서 뚜렷한 프로필을 가지고 도착했습니다. 이 회사는 기업, 공공 기관 및 첨단 산업이 AI를 소유, 맞춤화 및 제어할 수 있는 최첨단 개방형 모델, 제품 및 인프라를 구축하는 글로벌 AI 연구소라고 설명합니다. 이는 결과가 공유될 것으로 예상되는 공적 자금 지원 연구 기관과 자연스럽게 일치하는 포지셔닝입니다. CERN으로 개발된 모델은 상업용 실험실 내부에서 개발된 폐쇄형 프론티어 시스템과 달리 처음부터 이러한 정신에 따라 형성됩니다.

물리학 실험실에서 기초 모델을 원하는 이유

충돌기 물리학은 과학적 기초 모델의 매력적인 입증 기반입니다. 데이터는 철저하게 시뮬레이션되고 구조에 따라 라벨이 지정됩니다. 물리학자들은 수십억 개의 시뮬레이션된 이벤트에 어떤 일이 발생했는지 정확히 알고 있으므로 지저분한 실제 영역에 비해 훈련과 평가가 매우 엄격해집니다. 새로운 물리학의 신호도 극히 드물기 때문에 예상치 못한 상황에 대한 민감도를 향상시키는 방법은 모두 엄청난 가치를 지닙니다.

공유 기반 모델은 구조적 문제도 해결합니다. 재구성 소프트웨어는 복잡하고 유지 관리 비용이 많이 들고 HL-LHC가 온라인 상태가 되면 데이터 볼륨이 단계적으로 변경됩니다. CERN은 공동으로 유지 관리되고 물리학 커뮤니티와 공개적으로 공유되는 단일 적응형 모델이 작업별 알고리즘의 패치워크보다 해당 문제에 더 잘 확장될 것이라고 확신합니다.

계약이 아닌 의도 진술

한 가지 주의할 점이 있습니다. 발표는 완전한 합의가 아니라 공식적인 협력의 전조인 의도에 대한 진술입니다. 자금 조달, 컴퓨팅 약정, 타임라인 및 결과 모델의 라이센스와 같은 세부 사항은 CERN 릴리스에서 공개되지 않았습니다.

초기 초점은 고에너지 물리학이지만 두 조직 모두 파트너십이 더 광범위한 과학 커뮤니티에 서비스를 제공하는 AI 접근 방식에 기여할 수 있는 잠재력이 있다는 점에 주목합니다. 이는 충돌기 데이터에서 입증된 기술이 결국 다른 데이터 집약적 과학으로 마이그레이션될 수 있다는 신호입니다.

유럽의 경우 이번 협력은 주권적인 AI 역량에 대한 선언이기도 합니다. 정부가 점차 첨단 AI 개발을 전략적 역량으로 간주하고 유럽의 연구 기관이 감사, 호스팅 및 제어할 수 있는 자체 개발 모델을 찾고 있는 시점에 CERN의 25개 회원국의 과학 인프라와 대륙에서 가장 유명한 AI 연구소 중 하나를 결합합니다.

실제 테스트는 대규모 물리 모델이 실현되는지 여부와 해당 모델이 자체 게임에서 특수 파이프라인을 이길 수 있는지 여부입니다. 만약 그렇다면 웹을 발명한 분야인 입자물리학은 기초 모델을 중심으로 재구성된 최초의 학문이 될 수 있습니다.

이 기사는 2026년 10월 15일 CERN의 공식 발표를 기반으로 합니다.

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