Ang advanced na artipisyal na talino (AI) ay nakatakdang baguhin ang pangunahing pisika at magbigay ng mga pananaw sa kapalaran ng sansinukob, ayon kay Prof. Mark Thomson, ang hinaharap na director general ng Cern, na magsisimula sa kanyang tungkulin sa Enero 1, 2026. Binibigyang-diin niya na ang machine learning ay nagpapadali ng mahahalagang pag-unlad sa particle physics, katulad ng mga prediksiyong pinadadaloy ng AI tungkol sa mga estruktura ng protina na kinilala ng Nobel Prize. Sa Large Hadron Collider (LHC), gumagamit ng mga sopistikadong pamamaraan upang matukoy ang mga bihirang kaganapan na maaaring magpaliwanag kung paano nakakuha ng masa ang mga particle pagkatapos ng big bang at suriin ang katatagan ng sansinukob. Pinapalakas ni Thomson na ang mga pag-unlad na ito ay kumakatawan sa makabuluhang mga pagpapabuti, binabago ang larangan sa pamamagitan ng paggamit ng kumplikadong mga teknikal na AI upang harapin ang masalimuot na mga isyu sa datos, katulad ng mga nasa folding ng protina. Ang momentum na ito ay lumalabas habang ang Cern ay nagsusulong para sa Future Circular Collider, isang iminungkahing pasilidad na 90km na lalampas sa kakayahan ng LHC. Sa kabila ng duda tungkol sa kakayahang pinansyal ng $17 bilyong proyekto at ang kamakailang kakulangan ng mga makabagong resulta mula sa LHC, pinagtibay ni Thomson na ang AI ay nagpapahusay sa paghahanap ng bagong pisika, na may mga inaasahan para sa malalaking tuklas pagkatapos ng 2030 dahil sa isang nakaplanong upgrade na magpapataas ng tenfold sa intensity ng sinag ng LHC. Isang mahalagang pagsukat ang kinasasangkutan ng obserbasyon ng dalawang Higgs boson nang sabay, na nagbibigay-daan sa mga siyentipiko na pag-aralan ang self-coupling ng Higgs particle—napakahalaga para sa pag-unawa kung paano nakakuha ng masa ang mga particle kaagad pagkatapos ng big bang.

Si Thomson, na unang may pagdududa tungkol sa kakayahang ito, ay ngayon ay umaasa na makagawa ng mahahalagang sukat. Ang pag-unawang ito tungkol sa self-coupling ng Higgs ay maaaring magbunyag kung ang Higgs field ay umabot na sa isang matatag na estado o kung posible ang isang hinaharap na matinding pagbabago, isang senaryo na nakahanay sa ilang hula ng Standard Model. Gayunpaman, ang mga eksperto tulad ni Dr. Matthew McCullough ay nagbigay ng katiyakan na ang mga kaganapang ganito ay hindi magbabanta sa sangkatauhan sa lalong madaling panahon. Binanggit din ni Thomson na ang AI ay nak integreyt sa iba't ibang operasyon ng LHC, pinahusay ang pagkolekta at pagsusuri ng datos. Habang ang LHC ay bumubuo ng humigit-kumulang 40 milyong banggaan bawat segundo, tumutulong ang AI sa mabilis na pagtukoy kung aling mga kaganapan ang mahalaga. Dahil dito, nagawang makamit ng mga siyentipiko ang higit pa sa kanilang datos kaysa sa dati nilang inaasahang posible, na nagtanda ng hindi bababa sa dalawang dekadang pag-unlad sa loob lamang ng sampung taon dahil sa mga kontribusyon ng AI. Higit pa rito, bagama't nananatiling hindi matukoy ang dark matter, maaaring mapadali ng generative AI ang mas malawak na mga tanong sa eksperimentong tungkol sa mga hindi kilalang aspeto ng datos, kaya't maaaring makatulong sa paghahanap sa mahiwagang substansyang ito na pinaniniwalaang bumubuo sa malaking bahagi ng sansinukob.