CERN, ਕਣ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਲਈ ਯੂਰਪੀਅਨ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ, ਅਤੇ ਫ੍ਰੈਂਚ AI ਲੈਬ ਮਿਸਟ੍ਰਾਲ ਨੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਰਣਨੀਤਕ ਭਾਈਵਾਲੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਇੱਕ ਬਿਆਨ 'ਤੇ ਹਸਤਾਖਰ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਘੋਸ਼ਣਾ, 15 ਅਕਤੂਬਰ ਨੂੰ CERN ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਫੋਰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਫੈਲਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਇੱਕ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ ਟੀਚਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ "ਵੱਡਾ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਮਾਡਲ" - ਕੋਲਾਈਡਰ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾ ਬੁਨਿਆਦ ਮਾਡਲ - ਅਰਬਾਂ ਸਿਮੂਲੇਟਡ ਪ੍ਰੋਟੋਨ-ਪ੍ਰੋਟੋਨ ਲੇਰਕੋਲੀਡਜ਼ (HLHCOLIDC) ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ।
ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਈ ਇੱਕ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.
ਵੱਡੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਉੱਚ-ਊਰਜਾ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ: ਕਣਾਂ ਦੀ ਟੱਕਰ ਦਾ ਪੁਨਰਗਠਨ, ਕਣਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਅਣਕਿਆਸੇ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਖੋਜੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ।
ਅੱਜ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰੋਟੋਨ LHC ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਕੱਚੇ ਖੋਜੀ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਕਣਾਂ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹੋਰ ਵਸਤੂਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਹਨਾਂ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਹਰੇਕ ਕੰਮ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਉਦੇਸ਼-ਬਣਾਇਆ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪੂਰੀ ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦ ਮਾਡਲ ਉਸ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਇੱਕਮੁੱਠ ਕਰੇਗਾ, ਟਕਰਾਅ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਪਸ ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੋਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਾਧਾਰਨ ਹੈ। CERN ਕੋਲ LHC ਤੋਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਐਕਸਾਬਾਈਟ — ਇੱਕ ਮਿਲੀਅਨ ਟੈਰਾਬਾਈਟ — ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਕਿਤੇ ਵੀ ਵਿਗਿਆਨਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਹੜ੍ਹ ਵਧਣ ਵਾਲਾ ਹੈ: ਹਾਈ-ਲਿਊਮਿਨੋਸਿਟੀ LHC ਅਪਗ੍ਰੇਡ, 2030 ਦੇ ਆਸਪਾਸ ਕੰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ, ਟੱਕਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਦਸ ਗੁਣਾ ਵਧਾ ਦੇਵੇਗਾ।
ਹਰ ਪੱਖ ਕੀ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ
ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਪੂਰਕ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। CERN ਬੁਨਿਆਦੀ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ, ਦਹਾਕਿਆਂ ਦੇ ਡਿਟੈਕਟਰ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ, ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਪੇਟਾਬਾਈਟ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੇ ਟਕਰਾਅ ਡੇਟਾ ਦੇ ਲੈਬ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਸ਼ੁੱਧ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਿਸਟਰਲ, ਫਰਾਂਸ ਵਿੱਚ ਹੈੱਡਕੁਆਰਟਰ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ।
"ਉੱਚ-ਊਰਜਾ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਬੇਮਿਸਾਲ ਕਠੋਰਤਾ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ," CERN ਦੇ ਮੁੱਖ ਸੂਚਨਾ ਅਧਿਕਾਰੀ, ਐਨਰਿਕਾ ਪੋਰਕਾਰੀ ਨੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ। "ਅਸੀਂ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਯੂਰਪੀਅਨ AI ਕੰਪਨੀ, Mistral ਨਾਲ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਪੂਰੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।"
ਮਿਸਟ੍ਰਾਲ ਵਿਖੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਲਈ ਏਆਈ ਦੇ ਉਪ-ਪ੍ਰਧਾਨ ਜੋਹਾਨਸ ਬ੍ਰਾਂਡਸਟੇਟਟਰ ਨੇ ਦੋਵਾਂ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰਹੱਦ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ: "ਇਕੱਠੇ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਉੱਚ-ਊਰਜਾ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਸਰਹੱਦਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਹੈ, ਏਆਈ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਹੈ ਜੋ ਨਵੀਆਂ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।"
ਮਿਸਟ੍ਰਲ ਫਰੰਟੀਅਰ ਏਆਈ ਲੈਬਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ AI ਲੈਬ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲਾਂ, ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉੱਦਮਾਂ, ਜਨਤਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ AI ਦੀ ਮਾਲਕੀ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਰਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ - ਇੱਕ ਸਥਿਤੀ ਜੋ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਖੋਜ ਸੰਸਥਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਵਪਾਰਕ ਲੈਬਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਕਸਤ ਬੰਦ ਸਰਹੱਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਉਲਟ, CERN ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਉਸ ਸਿਧਾਂਤ ਦੁਆਰਾ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਲੈਬ ਇੱਕ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਕਿਉਂ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ
ਕੋਲਾਈਡਰ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿਗਿਆਨਕ ਬੁਨਿਆਦ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਆਕਰਸ਼ਕ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਆਧਾਰ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਨਕਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਦੁਆਰਾ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ - ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਰਬਾਂ ਸਿਮੂਲੇਟਡ ਇਵੈਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਗਿਆ - ਜੋ ਕਿ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੋਮੇਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਅਸਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਖ਼ਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਨਵੇਂ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਸਿਗਨਲ ਵੀ ਅਲੋਪ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਕੋਈ ਵੀ ਤਰੀਕਾ ਜੋ ਅਚਨਚੇਤ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ, ਬਾਹਰਲੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਵੀ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲ ਲਈ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ HL-LHC ਔਨਲਾਈਨ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਡਾਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਬਦਲ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। CERN ਦੀ ਸ਼ਰਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਅਨੁਕੂਲ ਮਾਡਲ, ਜੋ ਸਾਂਝੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਭਾਈਚਾਰੇ ਨਾਲ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਟਾਸਕ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਪੈਚਵਰਕ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰੇਗਾ।
ਇਰਾਦੇ ਦਾ ਬਿਆਨ, ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਨਹੀਂ
ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ: ਘੋਸ਼ਣਾ ਇਰਾਦੇ ਦਾ ਬਿਆਨ ਹੈ, ਇੱਕ ਮੁਕੰਮਲ ਸਮਝੌਤੇ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਰਸਮੀ ਸਹਿਯੋਗ ਦਾ ਪੂਰਵਗਾਮੀ। CERN ਦੀ ਰੀਲੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਫੰਡਿੰਗ, ਕੰਪਿਊਟ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ, ਸਮਾਂਰੇਖਾ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਲਾਇਸੈਂਸ ਵਰਗੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਫੋਕਸ ਉੱਚ-ਊਰਜਾ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਹੈ, ਦੋਵੇਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੋਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਵਿਗਿਆਨਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਪਹੁੰਚਾਂ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਹੈ ਕਿ ਕੋਲਾਈਡਰ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਾਬਤ ਕੀਤੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਦੂਜੇ ਡੇਟਾ-ਇੰਟੈਂਸਿਵ ਵਿਗਿਆਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਈਗ੍ਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਯੂਰਪ ਲਈ, ਸਹਿਯੋਗ ਸੰਪ੍ਰਭੂ AI ਸਮਰੱਥਾ ਬਾਰੇ ਵੀ ਇੱਕ ਬਿਆਨ ਹੈ। ਇਹ CERN ਦੇ 25 ਮੈਂਬਰ ਰਾਜਾਂ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨਾਲ ਉਸ ਸਮੇਂ ਮਹਾਦੀਪ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਲੈਬ ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਰਕਾਰਾਂ ਫਰੰਟੀਅਰ AI ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤ ਰਹੀਆਂ ਹਨ — ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਯੂਰਪ ਦੀਆਂ ਖੋਜ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਘਰੇਲੂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਉਹ ਆਡਿਟ, ਹੋਸਟ ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅਸਲ ਪਰੀਖਿਆ ਇਹ ਹੋਵੇਗੀ ਕਿ ਕੀ ਵੱਡਾ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਮਾਡਲ ਸਾਕਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਆਪਣੀ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਹਰਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਅਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਣ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ - ਉਹ ਖੇਤਰ ਜਿਸਨੇ ਵੈੱਬ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ - ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਪਹਿਲਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਲੇਖ CERN ਦੀ 15 ਅਕਤੂਬਰ, 2026 ਦੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਘੋਸ਼ਣਾ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ।
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
