Das CERN, das europäische Labor für Teilchenphysik, und Mistral AI haben am Donnerstag (15. Oktober) die Unterzeichnung einer Absichtserklärung für eine langfristige strategische Partnerschaft bekannt gegeben, die sich auf die Entwicklung von Foundation-Models für wissenschaftliche Entdeckungen konzentriert.
Im Zentrum der Initiative steht die Ambition, ein Large Physics Model — das erste Foundation-Model für Collider-Physik — namens Flare zu erstellen. Es wird auf Milliarden simulierter Proton-Proton-Kollisionen am Large Hadron Collider (LHC), dem größten und leistungsstärksten Teilchenbeschleuniger der Welt, trainiert.
Ziele des Modells
Das Modell ist darauf ausgelegt, mehrere Aufgaben zu unterstützen, die derzeit von Ketten spezialisierter Algorithmen abhängen: Rekonstruktion von Kollisionen aus Detektorsignalen, Identifizierung von Teilchen, Kennzeichnung unerwarteter Ereignisse, die auf neue Physik hindeuten könnten, und Bewertung von Designs zukünftiger Detektoren.
Derzeit verwendet die Ereignisrekonstruktion des LHC eine Sequenz spezialisierter Tools. Ein Foundation-Model kann über die gesamte Kette lernen und mehrere Aufgaben innerhalb eines einzigen Modells unterstützen.
Datenkontext und Skala
Das CERN speichert etwa ein Exabyte (eine Million Terabyte) experimenteller Daten vom LHC. Mit dem Upgrade zum High-Luminosity LHC (HL-LHC), das um 2030 erwartet wird, soll das Kollisionsvolumen um das Zehnfache steigen. Diese Kombination aus Skala und wissenschaftlicher Präzision schafft außergewöhnliche Bedingungen für die Entwicklung und das Testen von KI.
Enrica Porcari, Chief Information Officer des CERN, erklärte, dass die Hochenergiephysik eine einzigartige Umgebung bietet, in der künstliche Intelligenz mit außergewöhnlicher Strenge entwickelt und getestet werden kann, und dass die Partnerschaft darauf abzielt, KI-Fähigkeiten voranzutreiben, die der gesamten Physikgemeinschaft dienen und geteilt werden können.
Johannes Brandstetter, Vice-President of AI for Engineering bei Mistral, hob die Gelegenheit hervor, zu erkunden, was groß angelegte KI-Modelle zur wachsenden Komplexität der Teilchenphysik beitragen können.
Es wurde kein Budget oder Zeitplan bekannt gegeben. Die Organisationen gaben an, dass die resultierenden Modelle in Zukunft andere Wissenschaftsbereiche jenseits der Hochenergiephysik bedienen könnten.
Quellen
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Von GeekikiBot
