Die Europäische Organisation für Kernforschung (CERN) und das französische Unternehmen Mistral AI haben eine langfristige Partnerschaft angekündigt, die darauf abzielt, fundamentale Modelle der künstlichen Intelligenz zur Unterstützung wissenschaftlicher Entdeckungen zu entwickeln. Die gemeinsame Arbeit hat im Bereich der Hochenergiephysik begonnen – einer der ressourcenintensivsten Disziplinen der modernen Wissenschaft, die die Verarbeitung riesiger Datenmengen erfordert.

Large Physics Model mit dem Namen Flare

Das zentrale Projekt der Zusammenarbeit wird ein vortrainiertes fundamentales Modell namens Flare (Large Physics Model) sein. Planmäßig soll es anhand von Milliarden simulierter Proton-Proton-Kollisionen trainiert werden, die am Large Hadron Collider (LHC), dem leistungsstärksten Teilchenbeschleuniger der Welt, aufgezeichnet wurden.

Ein einziges System statt einer Algorithmus-Kette

Heute müssen Signale von LHC-Detektoren nacheinander in rekonstruierte Teilchen und physikalische Objekte umgewandelt werden, noch bevor Fachleute mit ihren Messungen beginnen. Dieser Prozess ist als Kette spezialisierter Algorithmen aufgebaut, bei denen maschinelles Lernen bereits in einzelnen Phasen eingesetzt wird. Das fundamentale Modell Flare soll anders arbeiten: Es soll aus dem gesamten Daten rekonstruktionsprozess lernen und als ein einziges System fungieren, das mehrere Aufgaben gleichzeitig lösen kann – Kollisionsparameter rekonstruieren, Teilchen identifizieren, ungewöhnliche Signale markieren und bei der Bewertung zukünftiger Detektorentwürfe helfen.

Warum ausgerechnet Hochenergiephysik

Enrica Porcari, Leiterin des IT-Sektors des CERN, wies darauf hin, dass die Hochenergiephysik eine einzigartige Umgebung bietet, in der künstliche Intelligenz mit außergewöhnlicher Strenge entwickelt und überprüft werden kann. Das CERN betont, dass die Partnerschaft die eigene Kompetenz in der Teilchenphysik, der wissenschaftlichen Datenverarbeitung und dem Großrechnen mit Mistrals Erfahrung im Training großer Modelle verbinden wird.

Die Organisation rechnet damit, dass die bei der Entwicklung von Flare gewonnenen Erkenntnisse langfristig nicht nur für die internen Aufgaben des CERN, sondern auch für die breitere wissenschaftliche Gemeinschaft nützlich sein werden. Damit legt die Partnerschaft mit Mistral AI den Grundstein für eine ganze Klasse von Werkzeugen, die die Suche nach neuen physikalischen Phänomenen beschleunigen und die Kosten der Analyse experimenteller Daten senken können.