აღიარებული ხელოვნური ინტელექტი (AI) გარდაქმნის ფუნდამენტური ფიზიკას და გაწვდოს წარმოდგენები სამყაროს ბედი, როგორც აღნიშნა CERN-ის მომავალი დირექტორი გენერალი მარკ ტომსონი, რომელიც 2026 წლის 1 იანვარს გათვალისწინებულია თანამდებობაზე. ის ხაზის ხაზი და სვამს, რომ მანქანური სწავლა ხელი უწყობს მნიშვნელოვანი პროგრესების შესრულებას ნაწილაკური ფიზიკის სფეროში, პირობითად მსგავსება აქვს AI-ს მიერ წარმოჩენილი ცნობისტყილის პროგნოზები პროტეინების სტრუქტურების შესახებ, რაც ნობელის პრემიით არის აღიარებული. დიდი ჰადრონული კოლაიდერ (LHC) იყენებს დამკვირვებლების დიდი მეთოდებს იშვიათ მოვლენების აღმოსაჩენად, რაც შეიძლება ხსნას, როგორ შეიძინა ნაწილაკებმა მასა დიდი აფეთქების შემდეგ და შეინარჩუნოს სამყაროს სტაბილურობა. ტომსონი განსაკუთრებულ ყურადღებას აქცევს იმაზე, რომ ეს განვითარებები წარმოადგენს მნიშვნელოვან გაუმჯობესებებს, რომლებიც ამცირებენ სფეროს და იყენებენ სირთულე AI ტექნიკებს რთული მონაცემების პრობლემებზე, მსგავსების მსგავსად პროტეინების გაწვდაზე. ეს ინერცია ხდება მაშინ, როცა CERN-ს მოითხოვს მომავალი ღრმა კოლაიდერისა, 90 კილომეტრიანი გამჩენი, რომელიც LHC-ის შესაძლებლობებს აღემატება. მიუხედავად სკეპტიციზმის $17 მილიარდიანი პროექტის ხელმისაწვდომობის შესახებ და LHC-ის უახლესი უმნიშვნელოვანესი შედეგების ნაკლებობის შესახებ, ტომსონი აცხადებს, რომ AI-ი აუმჯობესებს ახალი ფიზიკის ძიებას, 2030 წლის შემდეგ დიდი აღმოჩენების იმედით, რაც სთავაზობს LHC-ის გამძლეობის ინტენსივობის ათჯერ ზრდას. ერთ-ერთი მნიშვნელოვანი შესაბამისობა ითვალისწინებს ორი ჰიგსის ბოზონის ერთდროულ დაკვირვებას, რაც მეცნიერებს აძლევს საშუალებას შეისწავლონ ჰიგსის ნაწილაკის თვით-შეკავშირება, რაც მნიშვნელოვან მნიშნველობაზეა მასის მიღების გაგებაში დიდი აფეთქების შემდეგ.

ტომსონი, თავდაპირველად ფიქრობს ამ შესაძლებლობის მიმართ, ეხლაც ოპტიმისტურად არის განწყობილი მნიშვნელოვან გაზომვებზე. ამ ჰიგსის თვით-შეკავშირების გაგება შეიძლება გამოავლინოს, მიაღწია თუ არა ჰიგსის ველურმა სტაბილურ მდგომარეობას, თუ შესაძლებელია თუ არა მომავალში, მნიშვნელოვანი გარდატეხა, რაც გარკვეულმა სტანდარტულ მოდელურ პროგნოზებზე უნდა იყოს მოცემული. თუმცა, ექსპერტები, მაგ. დოქტორი მატთიუ მაკკულოუგი, დარწმუნებენ, რომ მსგავსი მოვლენები ვიზუალურად ვერ მოიცავს კაცობრიობის საფრთხეს ახლო მომავალში. ტომსონი ასევე აცხადებს, რომ AI ერთვება LHC-ის სხვადასხვა ოპერაციების სიახლეში, რაც ააღვივებს მონაცემთა შეგროვება და ანალიზს. როგორც LHC წარმოქმნის დაახლოებით 40 მილიონი შეჯახება წამს, AI სწრაფად ეხმარება განსაზღვროს რომელი მოვლენები არიან მნიშვნელოვანი. ეს საშუალებას აძლევს მეცნიერებს მიაღწიონ უფრო ბევრს თავიანთ მონაცემლებში, ვიდრე ადრე იყო შესაძლებელი, რაც აღნიშნავს მინიმუმ ორი ათწლეულის პროგრესს მხოლოდ ათ წელიწადში AI-ის მონაწილეობით. გარდა ამისა, მიუხედავად იმისა, რომ ბნელი მატერია კვლავ რთულია, გენერაციული AI ხელს შეუწყობს უფრო ფართო კვლევითი კითხვების, რაც შეეხება უცნობ ასპექტებს მონაცემებს, რაც შესაძლოა დაეხმაროს ამ საიდუმლო ნივთის ძიებას, რაც ვლინდება, რომ ფეხლების გაუქმების დიდი ნაწილი.