El laboratorio europeo y la compañía francesa anunciaron una colaboración para construir un modelo fundacional especializado en física de altas energías. El sistema buscará identificar partículas, reconstruir colisiones y detectar señales inesperadas en los experimentos del Gran Colisionador de Hadrones.
La Organización Europea para la Investigación Nuclear (CERN) y Mistral AI anunciaron este jueves 15 de octubre una alianza estratégica para desarrollar modelos fundacionales de inteligencia artificial orientados al descubrimiento científico. La colaboración contempla la creación de un Large Physics Model, un sistema que será entrenado con miles de millones de colisiones simuladas de protones del Gran Colisionador de Hadrones (LHC), con el objetivo de automatizar y ampliar las capacidades de análisis de los experimentos de física de partículas.
Las organizaciones firmaron una declaración de intenciones para establecer una colaboración de largo plazo que combinará la infraestructura científica y los recursos computacionales del CERN con la experiencia de Mistral en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial a gran escala. El proyecto buscará desarrollar un sistema capaz de ejecutar diferentes tareas experimentales mediante una arquitectura común, en lugar de depender exclusivamente de los algoritmos especializados que actualmente utilizan los investigadores.
El CERN considera que podría convertirse en el primer modelo fundacional dedicado específicamente a la física de colisionadores. Entre sus aplicaciones previstas se encuentran la reconstrucción de eventos, la identificación de partículas, la detección de señales inusuales y la evaluación de posibles diseños para futuros detectores.
Un modelo para interpretar las colisiones del universo
El Gran Colisionador de Hadrones acelera protones hasta velocidades cercanas a la de la luz y los hace colisionar dentro de detectores de enormes dimensiones. Estas interacciones producen partículas y fenómenos físicos que los científicos estudian para comprender la estructura de la materia y las fuerzas fundamentales del universo.
Sin embargo, los detectores no proporcionan directamente una descripción completa de lo ocurrido. Registran señales físicas, como depósitos de energía y trayectorias de partículas cargadas, que deben procesarse mediante una sucesión de algoritmos especializados antes de que puedan utilizarse en los análisis científicos.
La reconstrucción de estos eventos constituye una de las tareas computacionales más exigentes de los experimentos. Cada colisión puede producir múltiples partículas cuyas señales se superponen, por lo que los sistemas de análisis necesitan identificar relaciones entre diferentes mediciones y determinar cuáles corresponden a los fenómenos que se investigan.
El aprendizaje automático ya forma parte de numerosos procedimientos utilizados en el CERN. La diferencia de la nueva propuesta consiste en desarrollar un modelo fundacional que aprenda representaciones generales de las colisiones y pueda adaptarse a múltiples tareas de reconstrucción, clasificación y análisis.
A diferencia de los grandes modelos de lenguaje, entrenados principalmente con texto y otros contenidos digitales, el sistema propuesto utilizará datos científicos estructurados procedentes de simulaciones de interacciones entre partículas.
Los investigadores esperan que esta estrategia permita aprovechar patrones compartidos entre distintos procesos físicos y reducir la necesidad de desarrollar herramientas independientes para cada etapa del análisis. También podría facilitar la identificación de señales inesperadas que posteriormente tendrían que examinarse mediante los procedimientos habituales de validación científica.
Un exabyte de datos y un acelerador más potente
El CERN ha acumulado aproximadamente un exabyte de información experimental procedente del LHC, equivalente a un millón de terabytes. Este volumen convierte al laboratorio en uno de los mayores productores y custodios de datos científicos del mundo. La cantidad de información disponible aumentará considerablemente con la puesta en funcionamiento del Gran Colisionador de Hadrones de Alta Luminosidad (High-Luminosity LHC), cuya entrada en operación está prevista alrededor de 2030.
La actualización permitirá acumular aproximadamente diez veces más datos de colisiones respecto del diseño original del acelerador, lo que ampliará las oportunidades de estudiar procesos poco frecuentes, medir con mayor precisión las propiedades del bosón de Higgs y buscar indicios de fenómenos que no pueden explicarse completamente mediante el Modelo Estándar de la física de partículas.
Este crecimiento también representa un desafío computacional. Los experimentos necesitarán procesar cantidades cada vez mayores de información sin comprometer la precisión de las mediciones, lo que convierte el desarrollo de nuevas herramientas de inteligencia artificial en una prioridad para el laboratorio.
La directora de Información del CERN, Enrica Porcari, señaló que la física de altas energías ofrece condiciones especialmente rigurosas para desarrollar y evaluar sistemas de inteligencia artificial, debido a las exigencias de precisión y validación que caracterizan la investigación experimental.
Por su parte, Johannes Brandstetter, vicepresidente de IA para Ingeniería de Mistral, destacó la oportunidad de aplicar modelos de gran escala a la complejidad creciente de la física de partículas y explorar su posible contribución a nuevos descubrimientos.
El CERN busca integrar la IA en su infraestructura científica
La colaboración se relaciona con una estrategia más amplia del CERN para incorporar inteligencia artificial en el procesamiento de datos, la operación de aceleradores, las simulaciones y el diseño de instrumentos científicos. Dentro de su programa de iniciativas de IA, el laboratorio contempla desarrollar infraestructura compartida para entrenar y desplegar modelos, sistemas de simulación acelerados mediante aprendizaje automático y asistentes especializados en análisis experimental.
El programa también incluye una iniciativa dedicada al desarrollo de modelos fundacionales de física, cuyos primeros resultados están contemplados para 2029, con una evolución posterior a 2030. Este calendario corresponde a la planificación general del CERN y no constituye una fecha de entrega confirmada para la colaboración específica con Mistral.
Por ahora, las organizaciones no han divulgado el presupuesto del acuerdo, la arquitectura concreta del futuro modelo ni un calendario definitivo de desarrollo. Tampoco han especificado las condiciones técnicas y de acceso bajo las cuales los modelos resultantes podrían ponerse a disposición de investigadores externos.
La propuesta todavía deberá demostrar que un modelo fundacional puede mejorar el rendimiento de las herramientas especializadas existentes y mantener los niveles de precisión requeridos para el análisis experimental. Aunque el proyecto comenzará en física de altas energías, las organizaciones consideran que las técnicas desarrolladas podrían aplicarse posteriormente a otras disciplinas científicas que requieren analizar grandes volúmenes de datos complejos.
La alianza representa una apuesta por modelos de inteligencia artificial especializados en conocimiento y datos científicos, en los que el objetivo no es generar respuestas en lenguaje natural, sino aprender estructuras de información que permitan interpretar experimentos y ampliar las herramientas disponibles para la investigación.
Con información de Reuters.
