CERN, Європейська лабораторія фізики елементарних частинок і французька лабораторія штучного інтелекту Mistral підписали заяву про наміри встановити довгострокове стратегічне партнерство, спрямоване на створення базових моделей для наукових відкриттів. Оголошення, опубліковане CERN 15 жовтня та широко обговорене в технологічному співтоваристві цього тижня після того, як воно поширилося на форумах розробників, встановлює амбітну головну мету: єдина попередньо навчена «Велика фізична модель» — перша базова модель для фізики колайдера — навчена на мільярдах змодельованих протон-протонних зіткнень на Великому адронному коллайдері (LHC).
Основна модель для найбільшої у світі машини For more context on this story, see our ongoing AI news.
Велика фізична модель розроблена для підтримки багатьох основних завдань фізики високих енергій в одній системі: реконструкції зіткнень частинок, ідентифікації частинок, позначення неочікуваних сигналів і оцінки майбутніх конструкцій детекторів.
Сьогодні аналіз того, що відбувається, коли протони збиваються всередині LHC, покладається на ланцюжок спеціалізованих алгоритмів, які поступово перетворюють необроблені сигнали детектора в частинки та інші об’єкти, що використовуються у фізичному аналізі. Машинне навчання вже відіграє важливу роль на цих етапах, але кожне завдання зазвичай виконується спеціальною системою. Основна модель, навчена по всьому ланцюжку реконструкції, об’єднала б цей конвеєр, вивчаючи спільні представлення даних про зіткнення, які передаються між завданнями.
Навчальний корпус надзвичайний як за масштабом, так і за якістю. CERN зберігає близько одного ексабайта — одного мільйона терабайт — експериментальних даних з LHC, що є одним із найбільших обсягів наукових даних у світі. І потік даних ось-ось зростає: модернізація LHC High-Luminosity, яка, як очікується, почне працювати приблизно в 2030 році, збільшить кількість зіткнень приблизно в десять разів.
Що приносить кожна сторона
Партнерство об’єднує сильні сторони, що доповнюють один одного. CERN надає фундаментальну фізичну експертизу, десятиліття детекторів та інфраструктури даних, а також обчислювальні ресурси, вдосконалені протягом історії лабораторії обробки даних зіткнень у петабайтному масштабі. Компанія Mistral зі штаб-квартирою у Франції, відома своїми відкритими великими мовними моделями, забезпечує можливість навчання великомасштабних моделей — дисципліну перетворення масивних наборів даних у моделі загального призначення.
«Фізика високих енергій забезпечує унікальне середовище, в якому штучний інтелект можна розробляти та тестувати з винятковою ретельністю», — сказала Енріка Поркарі, головний інформаційний директор CERN, в повідомленні. «Ми співпрацюємо з Mistral, провідною європейською компанією штучного інтелекту, щоб розвивати можливості штучного інтелекту, які можуть служити всій спільноті фізиків і якими можна ділитися».
Йоганнес Брандштеттер, віце-президент відділу штучного інтелекту з інженерії Mistral, назвав співпрацю межею для обох партнерів: «Разом ми маємо можливість розширювати межі фізики високих енергій, розвиваючи можливості штучного інтелекту, які потенційно можуть привести до нових наукових відкриттів».
Mistral прибуває з чітким профілем серед передових лабораторій ШІ. Компанія описує себе як глобальну лабораторію штучного інтелекту, яка створює найсучасніші відкриті моделі, продукти та інфраструктуру, які дозволяють підприємствам, державним установам і передовим галузям володіти, налаштовувати та контролювати свій штучний інтелект — позиціонування, яке природно узгоджується з дослідницькою організацією, що фінансується державою, результати якої, як очікується, будуть поширені. Модель, розроблена спільно з CERN, з самого початку формуватиметься відповідно до цього духу, на відміну від закритих прикордонних систем, розроблених у комерційних лабораторіях.
Чому лабораторії фізики потрібна модель основи
Фізика колайдера є привабливим полігоном для наукової основи моделей. Дані ретельно змодельовані та позначені конструкцією — фізики точно знають, що ввійшло в мільярди змодельованих подій — що робить навчання та оцінювання надзвичайно суворими порівняно з безладними доменами реального світу. Сигнали нової фізики також надзвичайно рідкісні, тому будь-який метод, який покращує чутливість до несподіванок, має величезну цінність.
Спільна модель фундаменту також вирішує структурну проблему: програмне забезпечення для реконструкції є складним, дорогим у підтримці та зіткнеться з поступовою зміною обсягу даних, коли HL-LHC вийде в режим онлайн. CERN робить ставку на те, що єдина адаптивна модель, яка підтримується спільно та відкрито ділиться спільнотою фізиків, буде масштабованішою для вирішення цього завдання краще, ніж набір алгоритмів для конкретних завдань.
Заява про наміри, а не контракт
Одне застереження має значення: оголошення є заявою про наміри, попередником офіційної співпраці, а не завершеною угодою. Такі деталі, як фінансування, зобов’язання щодо обчислень, терміни та ліцензування будь-яких отриманих моделей, у релізі CERN не розголошуються.
Незважаючи на те, що початкова увага приділяється фізиці високих енергій, обидві організації відзначають, що партнерство має потенціал для сприяння підходам штучного інтелекту для ширшого наукового співтовариства — сигнал про те, що методи, перевірені на даних колайдера, можуть з часом перейти в інші науки, що потребують великих даних.
Для Європи співпраця також є заявою про суверенні можливості ШІ. Він об’єднує наукову інфраструктуру 25 країн-членів CERN з однією з найвідоміших лабораторій ШІ на континенті в той момент, коли уряди все більше розглядають передовий розвиток ШІ як стратегічний потенціал — і коли європейські дослідницькі установи шукають власні моделі, які вони могли б перевіряти, розміщувати та контролювати.
Справжнім випробуванням буде те, чи матеріалізується Велика фізична модель і чи зможе вона перемогти спеціалізовані конвеєри в їхній власній грі. Якщо це станеться, фізика елементарних частинок — область, яка винайшла Інтернет — може стати першою дисципліною, перебудованою навколо базової моделі.
Ця стаття заснована на офіційному повідомленні CERN від 15 жовтня 2026 року.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
