CERN، یورپی لیبارٹری برائے پارٹیکل فزکس، اور فرانسیسی AI لیب Mistral نے سائنسی دریافت کے لیے فاؤنڈیشن ماڈلز کی تعمیر کے لیے ایک طویل المدت اسٹریٹجک شراکت داری قائم کرنے کے ارادے کے ایک بیان پر دستخط کیے ہیں۔ اعلان، 15 اکتوبر کو CERN کے ذریعے شائع ہوا اور اس ہفتے ٹیکنالوجی کمیونٹی میں اس کے ڈویلپر فورمز کے ذریعے پھیلنے کے بعد بڑے پیمانے پر زیر بحث آیا، ایک پرجوش فلیگ شپ ہدف کا تعین کرتا ہے: ایک واحد پہلے سے تربیت یافتہ "لارج فزکس ماڈل" - کولائیڈر فزکس کا پہلا فاؤنڈیشن ماڈل۔

دنیا کی سب سے بڑی مشین کے لیے ایک فاؤنڈیشن ماڈل For more context on this story, see our ongoing AI trends.

لارج فزکس ماڈل کو ایک نظام کے اندر اعلی توانائی والی طبیعیات میں متعدد بنیادی کاموں کی حمایت کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے: ذرات کے تصادم کی تشکیل نو، ذرات کی شناخت، غیر متوقع سگنلز کو جھنڈا لگانا، اور مستقبل کے ڈیٹیکٹر ڈیزائنز کا جائزہ لینا۔

آج، تجزیہ کرنا کیا ہوتا ہے جب LHC کے اندر پروٹون ایک ساتھ ٹوٹ جاتے ہیں تو خصوصی الگورتھم کی ایک زنجیر پر انحصار کرتے ہیں جو خام ڈٹیکٹر سگنلز کو آہستہ آہستہ ذرات اور طبیعیات کے تجزیہ میں استعمال ہونے والی دیگر اشیاء میں تبدیل کرتے ہیں۔ مشین لرننگ پہلے سے ہی ان مراحل میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے، لیکن ہر کام کو عام طور پر اس کے اپنے مقصد سے بنائے گئے نظام کے ذریعے ہینڈل کیا جاتا ہے۔ تعمیر نو کے پورے سلسلے میں تربیت یافتہ ایک فاؤنڈیشن ماڈل اس پائپ لائن کو یکجا کرے گا، تصادم کے اعداد و شمار کی مشترکہ نمائندگی سیکھتا ہے جو کاموں میں منتقل ہوتا ہے۔

تربیتی کارپس پیمانے اور معیار دونوں میں غیر معمولی ہے۔ CERN کے پاس LHC سے تجرباتی ڈیٹا کا تقریباً ایک ایکسابائٹ — ایک ملین ٹیرا بائٹس — ہے، جو دنیا میں کہیں بھی سائنسی ڈیٹا کی سب سے بڑی مقدار میں سے ایک ہے۔ اور ڈیٹا ڈیلیج بڑھنے والا ہے: ہائی-لومینوسیٹی LHC اپ گریڈ، جس کا کام 2030 کے آس پاس شروع ہونے کی توقع ہے، تصادم کی تعداد میں تقریباً دس گنا اضافہ کرے گا۔

ہر طرف کیا لاتا ہے۔

شراکت داری تکمیلی طاقتوں کو جوڑتی ہے۔ CERN طبیعیات کی بنیادی مہارت، دہائیوں کا پتہ لگانے والے اور ڈیٹا کے بنیادی ڈھانچے، اور کمپیوٹنگ کے وسائل کو پیٹا بائٹ پیمانے پر تصادم کے اعداد و شمار پر کارروائی کرنے کی لیب کی تاریخ کے حوالے سے بہتر بناتا ہے۔ Mistral، جس کا صدر دفتر فرانس میں ہے اور اپنے اوپن ویٹ بڑے لینگوئج ماڈلز کے لیے جانا جاتا ہے، بڑے پیمانے پر ماڈل ٹریننگ کی صلاحیت میں حصہ ڈالتا ہے - بڑے پیمانے پر ڈیٹاسیٹس کو عام مقصد کے ماڈلز میں تبدیل کرنے کا نظم۔

CERN کے چیف انفارمیشن آفیسر، اینریکا پورکیری نے اعلان میں کہا، "اعلی توانائی والی طبیعیات ایک منفرد ماحول فراہم کرتی ہے جس میں مصنوعی ذہانت کو غیر معمولی سختی کے ساتھ تیار اور جانچا جا سکتا ہے۔" "ہم ایک سرکردہ یورپی AI کمپنی Mistral کے ساتھ شراکت کر رہے ہیں، تاکہ AI صلاحیتوں کو آگے بڑھایا جا سکے جو طبیعیات کی پوری کمیونٹی کی خدمت کر سکیں اور ان کا اشتراک کیا جا سکے۔"

Mistral میں AI برائے انجینئرنگ کے نائب صدر Johannes Brandstetter نے تعاون کو دونوں شراکت داروں کے لیے ایک محاذ کے طور پر تیار کیا: "ایک ساتھ مل کر، ہمارے پاس اعلی توانائی والی طبیعیات کی سرحدوں کو آگے بڑھانے کا موقع ہے، ایسی AI صلاحیتوں کو تیار کرنا جو نئی سائنسی دریافتوں کی طرف لے جانے کی صلاحیت رکھتی ہیں۔"

Mistral فرنٹیئر AI لیبز کے درمیان ایک الگ پروفائل کے ساتھ پہنچا ہے۔ کمپنی خود کو ایک عالمی AI لیب کے طور پر بیان کرتی ہے جو جدید ترین اوپن ویٹ ماڈلز، پروڈکٹس اور انفراسٹرکچر بناتی ہے جو انٹرپرائزز، عوامی اداروں اور جدید صنعتوں کو اپنے AI کے مالک، اپنی مرضی کے مطابق اور کنٹرول کرنے دیتی ہے - ایک ایسی پوزیشننگ جو قدرتی طور پر عوامی طور پر فنڈڈ ریسرچ آرگنائزیشن کے ساتھ ہم آہنگ ہوتی ہے جس کے نتائج کی توقع کی جاتی ہے۔ CERN کے ساتھ تیار کردہ ایک ماڈل کو شروع سے ہی اس اخلاقیات کی شکل دی جائے گی، کمرشل لیبز کے اندر تیار کردہ بند فرنٹیئر سسٹم کے برعکس۔

فزکس لیب فاؤنڈیشن ماڈل کیوں چاہتی ہے۔

کولائیڈر فزکس سائنسی فاؤنڈیشن ماڈلز کے لیے ایک دلکش ثابت ہونے والی زمین ہے۔ اعداد و شمار کو مکمل طور پر نقلی بنایا گیا ہے اور تعمیر کے لحاظ سے لیبل لگایا گیا ہے — طبیعیات دان بالکل جانتے ہیں کہ اربوں نقلی واقعات میں کیا ہوا — جس کی وجہ سے حقیقی دنیا کے گندے ڈومینز کے مقابلے تربیت اور تشخیص غیر معمولی طور پر سخت ہو جاتی ہے۔ نئی طبیعیات کے اشارے بھی نایاب طور پر نایاب ہیں، اس لیے کوئی بھی طریقہ جو غیر متوقع طور پر حساسیت کو بہتر بناتا ہے اس کی قدر زیادہ ہوتی ہے۔

مشترکہ فاؤنڈیشن ماڈل ایک ساختی مسئلہ کو بھی حل کرتا ہے: تعمیر نو کا سافٹ ویئر پیچیدہ، برقرار رکھنا مہنگا ہے، اور HL-LHC کے آن لائن آنے پر ڈیٹا کے حجم میں مرحلہ وار تبدیلی کا سامنا کرنا پڑے گا۔ CERN کی شرط یہ ہے کہ ایک واحد قابل اطلاق ماڈل، جو مشترکہ طور پر برقرار رکھا گیا ہے اور فزکس کمیونٹی کے ساتھ کھلے عام شیئر کیا جائے گا، اس چیلنج کو ٹاسک مخصوص الگورتھم کے پیچ ورک سے بہتر انداز میں طے کرے گا۔

ارادے کا بیان، معاہدہ نہیں۔

ایک انتباہ اہم ہے: اعلان ارادے کا بیان ہے، مکمل معاہدے کے بجائے رسمی تعاون کا پیش خیمہ۔ CERN کی ریلیز میں فنڈنگ، کمپیوٹ وعدے، ٹائم لائن، اور کسی نتیجے میں آنے والے ماڈلز کی لائسنسنگ جیسی تفصیلات ظاہر نہیں کی گئیں۔

اگرچہ ابتدائی توجہ ہائی انرجی فزکس پر ہے، دونوں تنظیمیں نوٹ کرتی ہیں کہ شراکت داری وسیع تر سائنسی کمیونٹی کی خدمت کرنے والے AI نقطہ نظر میں حصہ ڈالنے کی صلاحیت رکھتی ہے - یہ ایک اشارہ ہے کہ ٹکرانے والے ڈیٹا پر ثابت ہونے والی تکنیکیں بالآخر دوسرے ڈیٹا پر مبنی سائنسز میں منتقل ہو سکتی ہیں۔

یورپ کے لیے، تعاون خود مختار AI صلاحیت کے بارے میں بھی ایک بیان ہے۔ یہ CERN کے 25 رکن ممالک کے سائنسی انفراسٹرکچر کے ساتھ براعظم کی سب سے نمایاں AI لیبز میں سے ایک کے ساتھ اس وقت شامل ہوتا ہے جب حکومتیں فرنٹیئر AI کی ترقی کو ایک اسٹریٹجک صلاحیت کے طور پر تیزی سے دیکھ رہی ہیں - اور جب یورپ کے تحقیقی ادارے گھریلو ماڈلز کی تلاش میں ہیں تو وہ آڈٹ، میزبانی اور کنٹرول کر سکتے ہیں۔

اصل امتحان یہ ہوگا کہ آیا بڑا فزکس ماڈل عملی شکل اختیار کرتا ہے اور آیا یہ خصوصی پائپ لائنوں کو اپنے کھیل میں شکست دے سکتا ہے۔ اگر ایسا ہوتا ہے تو، پارٹیکل فزکس — وہ فیلڈ جس نے ویب کو ایجاد کیا — ایک فاؤنڈیشن ماڈل کے ارد گرد دوبارہ بنایا گیا پہلا ڈسپلن بن سکتا ہے۔

یہ مضمون CERN کے 15 اکتوبر 2026 کے سرکاری اعلان پر مبنی ہے۔

---

Stay Ahead of AI

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

Read more AI news →