O CERN, o Laboratório Europeu de Física de Partículas, e a Mistral, desenvolvedora europeia de modelos de IA em larga escala, assinaram uma declaração de intenções para estabelecer uma parceria estratégica de longo prazo focada no desenvolvimento de modelos de fundação para a descoberta científica. A parceria combina a expertise do CERN em física fundamental, dados científicos e computação em larga escala com a liderança da Mistral no treinamento de modelos em larga escala, visando avançar a IA para a ciência e fortalecer as capacidades científicas e tecnológicas da Europa.
No centro do trabalho está a ambição de desenvolver um único Grande Modelo de Física pré-treinado, o primeiro modelo de fundação para a física de colisores. Ele será treinado com bilhões de colisões próton-próton simuladas no Grande Colisor de Hádrons (LHC) do CERN, o maior e mais poderoso acelerador de partículas do mundo. O modelo foi projetado para apoiar múltiplas tarefas, desde a reconstrução de colisões de partículas e a identificação de partículas até a sinalização de sinais inesperados e a avaliação de futuros projetos de detectores.
Hoje, a reconstrução depende de uma cadeia de algoritmos especializados que transformam progressivamente os sinais dos detectores nas partículas usadas na análise física. Os modelos de fundação oferecem o potencial de aprender ao longo de toda essa cadeia dentro de um único modelo. O CERN possui cerca de um exabyte de dados experimentais do LHC, e o número de colisões deve aumentar dez vezes com o HL-LHC, cuja operação está prevista para começar por volta de 2030.
"A física de altas energias oferece um ambiente único no qual a inteligência artificial pode ser desenvolvida e testada com rigor excepcional", disse Enrica Porcari, diretora de Tecnologia da Informação do CERN. Johannes Brandstetter, vice-presidente de IA para Engenharia da Mistral, acrescentou que a parceria poderia ampliar as fronteiras da física de altas energias e levar a novas descobertas científicas.
Fonte: Hacker News · Resumido por HeadlinesBriefing