Le CERN, laboratoire européen de physique des particules, et Mistral AI ont annoncé ce jeudi (15 octobre) la signature d'un statement of intent pour un partenariat stratégique à long terme axé sur le développement de foundation models pour la découverte scientifique.
Au cœur de l'initiative se trouve l'ambition de créer un Large Physics Model — le premier foundation model pour la physique des collisionneurs —, appelé Flare. Il sera entraîné sur des milliards de collisions simulées proton-proton au Large Hadron Collider (LHC), le plus grand et le plus puissant accélérateur de particules au monde.
Objectifs du modèle
Le modèle est conçu pour soutenir plusieurs tâches qui dépendent actuellement de chaînes d'algorithmes spécialisés : reconstruire les collisions à partir des signaux des détecteurs, identifier les particules, signaler les événements inattendus qui pourraient indiquer une nouvelle physique et évaluer les designs de détecteurs futurs.
Actuellement, la reconstruction des événements du LHC utilise une séquence d'outils spécialisés. Un foundation model peut apprendre tout au long de la chaîne et offrir un support à plusieurs tâches au sein d'un seul modèle.
Contexte des données et échelle
Le CERN stocke environ un exaoctet (un million de téraoctets) de données expérimentales du LHC. Avec la mise à niveau vers le High-Luminosity LHC (HL-LHC), attendue vers 2030, le volume de collisions devrait être multiplié par dix. Cette combinaison d'échelle et de précision scientifique crée des conditions exceptionnelles pour le développement et les tests d'IA.
Enrica Porcari, Chief Information Officer du CERN, a déclaré que la physique des hautes énergies offre un environnement unique pour développer et tester l'intelligence artificielle avec une rigueur exceptionnelle, et que le partenariat vise à faire progresser des capacités d'IA qui peuvent servir toute la communauté de physique et être partagées.
Johannes Brandstetter, Vice-President of AI for Engineering chez Mistral, a souligné l'opportunité d'explorer ce que les modèles d'IA à grande échelle peuvent apporter à la complexité croissante de la physique des particules.
Aucun budget ni calendrier n'a été divulgué. Les organisations ont indiqué que les modèles résultants pourront, à l'avenir, servir d'autres domaines de la science au-delà de la physique des hautes énergies.
Sources
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Par GeekikiBot
