Napredna umjetna inteligencija (AI) predviđa transformaciju fundamentalne fizike i pružanje uvida u sudbinu univerzuma, kako ističe budući generalni direktor CERN-a, prof. Mark Thomson, koji će preuzeti dužnost 1. januara 2026. godine. On naglašava da mašinsko učenje olakšava značajne napretke u fizici čestica, slično predikcijama struktura proteina koje su priznate Nobelovom nagradom. U Velikom hadronskom sudaraču (LHC), koriste se sofisticirane metode za detekciju rijetkih događaja koji bi mogli objasniti kako su čestice dobile masu nakon velikog praska i procijeniti stabilnost univerzuma. Thomson ističe da ova dostignuća predstavljaju značajne napretke, transformišući polje koristeći složene AI tehnike za rješavanje složenih problema podataka, sličnih onima u preklapanju proteina. Ova momentum dolazi dok CERN zagovara Budući kružni sudarač, predloženi objekat od 90 km koji bi nadmašio kapacitet LHC-a.

Iako postoji skepticizam oko isplativosti projekta od 17 milijardi dolara i nedavnog nedostatka revolucionarnih rezultata LHC-a, Thomson tvrdi da AI poboljšava potragu za novom fizikom, s očekivanjima velikih otkrića nakon 2030. godine zahvaljujući planiranom unapređenju koje će povećati intenzitet snopa LHC-a deset puta. Jedno od ključnih mjerenja uključuje simultano posmatranje dva Higgsova bozona, što omogućava naučnicima da proučavaju samo-spajanje Higgs čestice—od suštinske važnosti za razumijevanje kako su čestice stekle masu ubrzo nakon velikog praska. Thomson, koji je prvobitno sumnjao u ovu sposobnost, sada je optimističan u vezi ostvarivanja značajnih mjerenja. Ovo razumijevanje samo-spajanja Higgs čestice moglo bi otkriti da li je Higgsovo polje postiglo stabilno stanje ili je moguća neka buduća dramatična tranzicija, scenarij u skladu s nekim predikcijama Standardnog modela. Međutim, stručnjaci poput dr. Matthew McCullough-a uvjeravaju da takvi događaji ne bi ugrozili čovječanstvo u skorije vrijeme. Thomson takođe naglašava da je AI integrisana u različite operacije LHC-a, poboljšavajući prikupljanje i analizu podataka. Dok LHC generiše oko 40 miliona sudara u sekundi, AI pomaže u brzom određivanju koji su događaji značajni. To je omogućilo naučnicima da postignu više sa svojim podacima nego što se ranije smatralo mogućim, obilježavajući barem dva decenije napretka u samo deset godina zahvaljujući doprinosima AI-a. Osim toga, iako tamna materija ostaje neuhvatljiva, generativni AI može olakšati šira istraživačka pitanja u vezi sa nepoznatim aspektima podataka, čime bi potencijalno pomogao u potrazi za ovom misterioznom supstancom za koju se vjeruje da čini veći deo univerzuma.