El CERN, el Laboratorio Europeo de Física de Partículas, y Mistral, desarrollador europeo de modelos de IA a gran escala, han firmado una declaración de intenciones para establecer una alianza estratégica a largo plazo centrada en el desarrollo de modelos fundacionales para el descubrimiento científico. La colaboración combina la experiencia del CERN en física fundamental, datos científicos y computación a gran escala con el liderazgo de Mistral en el entrenamiento de modelos a gran escala, con el objetivo de avanzar en la IA para la ciencia y fortalecer las capacidades científicas y tecnológicas de Europa.
El eje del trabajo es la ambición de desarrollar un único Modelo Físico Grande preentrenado, el primer modelo fundacional para la física de colisionadores. Se entrenará con miles de millones de colisiones simuladas protón-protón en el Gran Colisionador de Hadrones (LHC) del CERN, el acelerador de partículas más grande y potente del mundo. El modelo está diseñado para respaldar múltiples tareas, desde la reconstrucción de colisiones de partículas y la identificación de partículas hasta la detección de señales inesperadas y la evaluación de futuros diseños de detectores.
Actualmente, la reconstrucción depende de una cadena de algoritmos especializados que transforman progresivamente las señales de los detectores en las partículas utilizadas para el análisis físico. Los modelos fundacionales ofrecen el potencial de aprender a lo largo de toda esta cadena dentro de un único modelo. El CERN tiene alrededor de un exabyte de datos experimentales del LHC, y el número de colisiones aumentará diez veces con el HL-LHC, que se espera que comience a funcionar hacia 2030.
«La física de altas energías proporciona un entorno único en el que la inteligencia artificial puede desarrollarse y probarse con un rigor excepcional», afirmó Enrica Porcari, directora de Información del CERN. Johannes Brandstetter, vicepresidente de IA para la Ingeniería de Mistral, añadió que la alianza podría ampliar las fronteras de la física de altas energías y conducir a nuevos descubrimientos científicos.
Fuente: Hacker News · Resumido por HeadlinesBriefing