CERN, युरोपियन लॅबोरेटरी फॉर पार्टिकल फिजिक्स आणि फ्रेंच AI लॅब मिस्ट्रल यांनी वैज्ञानिक शोधासाठी पायाभूत मॉडेल्स तयार करण्याच्या उद्देशाने दीर्घकालीन धोरणात्मक भागीदारी स्थापन करण्याच्या हेतूच्या विधानावर स्वाक्षरी केली आहे. CERN ने 15 ऑक्टोबर रोजी प्रकाशित केलेली आणि विकासक मंचांद्वारे प्रसारित झाल्यानंतर या आठवड्यात तंत्रज्ञान समुदायात मोठ्या प्रमाणावर चर्चा करण्यात आलेली घोषणा, एक महत्त्वाकांक्षी प्रमुख उद्दिष्ट निश्चित करते: एकच पूर्वप्रशिक्षित "लार्ज फिजिक्स मॉडेल" — कोलायडर भौतिकशास्त्रासाठी पहिले पायाभूत मॉडेल — कोट्यवधी सिम्युलेटेड प्रोटॉन-प्रोटॉन-प्रोटॉन कोलिंडर (HLHCOLIDC) पासून प्रशिक्षित.

जगातील सर्वात मोठ्या मशीनसाठी एक फाउंडेशन मॉडेल For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.

लार्ज फिजिक्स मॉडेल एका प्रणालीमध्ये उच्च-ऊर्जा भौतिकशास्त्रातील अनेक मुख्य कार्यांना समर्थन देण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे: कणांच्या टक्करांची पुनर्रचना करणे, कण ओळखणे, अनपेक्षित सिग्नल फ्लॅग करणे आणि भविष्यातील डिटेक्टर डिझाइनचे मूल्यांकन करणे.

आज, एलएचसीच्या आत प्रोटॉन एकत्र फोडल्यावर काय होते याचे विश्लेषण करणे विशेष अल्गोरिदमच्या साखळीवर अवलंबून असते जे कच्च्या डिटेक्टर सिग्नलचे कणांमध्ये आणि भौतिक विश्लेषणात वापरल्या जाणाऱ्या इतर वस्तूंमध्ये हळूहळू रूपांतर करतात. या टप्प्यांवर मशीन लर्निंग आधीच महत्त्वाची भूमिका बजावते, परंतु प्रत्येक कार्य सामान्यत: स्वतःच्या उद्देशाने तयार केलेल्या प्रणालीद्वारे हाताळले जाते. संपूर्ण पुनर्बांधणी साखळीमध्ये प्रशिक्षित पायाभूत मॉडेल त्या पाइपलाइनला एकत्रित करेल, टक्कर डेटाचे सामायिक प्रतिनिधित्व शिकेल जे कार्यांमध्ये हस्तांतरित करेल.

प्रशिक्षण निधी प्रमाण आणि गुणवत्ता या दोन्ही बाबतीत असाधारण आहे. CERN कडे LHC कडील प्रायोगिक डेटाचा सुमारे एक एक्साबाइट — एक दशलक्ष टेराबाइट — आहे, जो जगातील कोठेही वैज्ञानिक डेटाच्या सर्वात मोठ्या खंडांपैकी एक आहे. आणि डेटा महापूर वाढणार आहे: हाय-ल्युमिनोसिटी LHC अपग्रेड, 2030 च्या आसपास ऑपरेशन सुरू होण्याची अपेक्षा आहे, ज्यामुळे टक्करांची संख्या अंदाजे दहापट वाढेल.

प्रत्येक बाजू काय आणते

भागीदारी पूरक शक्ती जोडते. CERN मूलभूत भौतिकशास्त्रातील कौशल्य, दशकांचे डिटेक्टर आणि डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर, आणि पेटाबाइट स्केलवर टक्कर डेटावर प्रक्रिया करण्याच्या प्रयोगशाळेच्या इतिहासावर परिष्कृत संगणकीय संसाधने यांचे योगदान देते. मिस्ट्रल, मुख्यालय फ्रान्समध्ये आहे आणि त्याच्या ओपन-वेट मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्ससाठी ओळखले जाते, मोठ्या प्रमाणात मॉडेल प्रशिक्षण क्षमता योगदान देते - मोठ्या डेटासेटला सामान्य-उद्देश मॉडेलमध्ये बदलण्याची शिस्त.

"उच्च-ऊर्जा भौतिकशास्त्र एक अद्वितीय वातावरण प्रदान करते ज्यामध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकसित केली जाऊ शकते आणि अपवादात्मक कठोरतेने चाचणी केली जाऊ शकते," CERN चे मुख्य माहिती अधिकारी एनरिका पोर्कारी यांनी घोषणेमध्ये सांगितले. "आम्ही Mistral या आघाडीच्या युरोपियन AI कंपनीसोबत भागीदारी करत आहोत, ज्यामुळे संपूर्ण भौतिकशास्त्र समुदायाला सेवा देऊ शकतील आणि सामायिक करता येतील अशा AI क्षमता विकसित करा."

मिस्ट्रल येथील अभियांत्रिकीसाठी AI चे उपाध्यक्ष जोहानेस ब्रँडस्टेटर यांनी दोन्ही भागीदारांसाठी एक सीमा म्हणून सहकार्याची रचना केली: "एकत्रितपणे, आम्हाला उच्च-ऊर्जा भौतिकशास्त्राच्या सीमांना पुढे ढकलण्याची संधी आहे, नवीन वैज्ञानिक शोध लावण्याची क्षमता असलेल्या AI क्षमता विकसित करण्याची संधी आहे."

मिस्ट्रल फ्रंटियर एआय लॅबमध्ये वेगळ्या प्रोफाइलसह पोहोचले. कंपनी स्वतःचे वर्णन जागतिक AI लॅब म्हणून अत्याधुनिक ओपन-वेट मॉडेल्स, उत्पादने आणि पायाभूत सुविधा तयार करते जी एंटरप्राइजेस, सार्वजनिक संस्था आणि प्रगत उद्योगांना त्यांच्या AI च्या मालकीची, सानुकूलित आणि नियंत्रित करू देते - अशी स्थिती जी सार्वजनिकरित्या अनुदानित संशोधन संस्थेशी नैसर्गिकरित्या संरेखित करते ज्याचे परिणाम शेअर केले जाणे अपेक्षित आहे. व्यावसायिक प्रयोगशाळांमध्ये विकसित केलेल्या बंद सीमा प्रणालींच्या विरूद्ध, CERN सह विकसित केलेले मॉडेल सुरुवातीपासूनच त्या नीतिमूल्यांद्वारे आकारले जाईल.

भौतिकशास्त्र प्रयोगशाळेला फाउंडेशन मॉडेल का हवे आहे

कोलायडर भौतिकशास्त्र हे वैज्ञानिक पायाभूत मॉडेल्ससाठी आकर्षक सिद्ध करणारे ग्राउंड आहे. डेटा संपूर्णपणे सिम्युलेटेड आणि बांधकामानुसार लेबल केलेला आहे — भौतिकशास्त्रज्ञांना माहित आहे की अब्जावधी सिम्युलेटेड इव्हेंटमध्ये काय होते — जे अव्यवस्थित वास्तविक-जागतिक डोमेनच्या तुलनेत प्रशिक्षण आणि मूल्यांकन असामान्यपणे कठोर बनवते. नवीन भौतिकशास्त्राचे सिग्नल देखील अदृश्यपणे दुर्मिळ आहेत, म्हणून कोणतीही पद्धत जी अनपेक्षिततेची संवेदनशीलता सुधारते ते मोठे मूल्य असते.

सामायिक फाउंडेशन मॉडेल स्ट्रक्चरल समस्येचे निराकरण करते: पुनर्रचना सॉफ्टवेअर क्लिष्ट आहे, देखरेखीसाठी महाग आहे आणि जेव्हा HL-LHC ऑनलाइन येते तेव्हा डेटा व्हॉल्यूममध्ये टप्प्याटप्प्याने बदल होतो. CERN ची पैज अशी आहे की एकच जुळवून घेणारे मॉडेल, संयुक्तपणे राखले गेले आणि भौतिकशास्त्र समुदायासह खुलेपणाने सामायिक केले गेले, ते कार्य-विशिष्ट अल्गोरिदमच्या पॅचवर्कपेक्षा त्या आव्हानाला अधिक चांगल्या प्रकारे मापन करेल.

हेतूचे विधान, करार नाही

एक चेतावणी महत्त्वाची आहे: घोषणा हे उद्दिष्टाचे विधान आहे, पूर्ण झालेल्या करारापेक्षा औपचारिक सहकार्याचा अग्रदूत आहे. CERN च्या प्रकाशनात निधी, गणना वचनबद्धता, टाइमलाइन आणि कोणत्याही परिणामी मॉडेल्सचा परवाना यासारखे तपशील उघड केले गेले नाहीत.

प्रारंभिक फोकस उच्च-ऊर्जा भौतिकशास्त्रावर असताना, दोन्ही संस्था लक्षात घेतात की भागीदारीमध्ये व्यापक वैज्ञानिक समुदायाला सेवा देणाऱ्या AI दृष्टिकोनांमध्ये योगदान देण्याची क्षमता आहे — एक सिग्नल की कोलायडर डेटावर सिद्ध केलेली तंत्रे शेवटी इतर डेटा-केंद्रित विज्ञानांमध्ये स्थलांतरित होऊ शकतात.

युरोपसाठी, सहयोग हे सार्वभौम AI क्षमतेबद्दलचे विधान आहे. हे CERN च्या 25 सदस्य राज्यांच्या वैज्ञानिक पायाभूत सुविधांमध्ये सामील झाले आहे ज्यात खंडातील सर्वात प्रमुख AI प्रयोगशाळांपैकी एक आहे जेव्हा सरकारे एक धोरणात्मक क्षमता म्हणून सीमावर्ती AI विकासाचा वापर करत आहेत — आणि जेव्हा युरोपच्या संशोधन संस्था स्वदेशी मॉडेल शोधत आहेत तेव्हा ते ऑडिट, होस्ट आणि नियंत्रण करू शकतात.

मोठे भौतिकशास्त्र मॉडेल प्रत्यक्षात येते की नाही आणि ते त्यांच्या स्वत: च्या गेममध्ये विशिष्ट पाइपलाइनला हरवू शकतात की नाही ही खरी चाचणी असेल. तसे झाल्यास, कण भौतिकशास्त्र - ज्या फील्डने वेबचा शोध लावला - ते फाउंडेशन मॉडेलच्या आसपास पुनर्निर्माण केलेले पहिले शिस्त बनू शकते.

हा लेख CERN च्या 15 ऑक्टोबर 2026 च्या अधिकृत घोषणेवर आधारित आहे.

---

Stay Ahead of AI

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

Read more AI news →