Новый генеральный директор ЦЕРНа заявил, что передовой искусственный интеллект должен произвести революцию в фундаментальной физике и открыть окно в судьбу Вселенной.
Профессор Марк Томсон, британский физик, который возглавит ЦЕРН 1 января 2026 года, говорит, что машинное обучение откроет путь к достижениям в области физики элементарных частиц, сопоставимым с прогнозированием структур белков с помощью искусственного интеллекта, которое принесло ученым Google DeepMind Нобелевскую премию в октябре.
По его словам, на Большом адронном коллайдере (БАК) аналогичные стратегии используются для обнаружения невероятно редких событий, которые могут дать ключ к пониманию того, как частицы приобрели массу в первые мгновения после Большого взрыва, и может ли наша Вселенная балансировать на грани катастрофического коллапса.
Некоторые настроены скептически, учитывая отсутствие ошеломительных результатов на БАК с момента эпохального открытия бозона Хиггса в 2012 году, а Германия назвала предложение в 17 миллиардов долларов неподъемным. Но Томсон сказал, что ИИ дал новый импульс охоте за новой физикой на субатомном уровне — и что основные открытия могут произойти после 2030 года, когда крупная модернизация увеличит интенсивность пучка БАК в десять раз.
Это позволит провести беспрецедентные наблюдения за бозоном Хиггса, называемым частицей Бога, который наделяет массой другие частицы и связывает Вселенную воедино.
«Существует особое измерение бозона Хиггса, которое является фундаментальным для природы Вселенной», — сказал Томсон. «То, что мы будем рассматривать, — это создание не одного бозона Хиггса, а двух бозонов Хиггса одновременно».
По его словам, это позволит ученым впервые измерить, как частица Хиггса придает себе массу — явление, называемое самосвязью Хиггса.
Два бозона Хиггса появляются одновременно так редко, а частицы настолько неуловимы (распадаются на более знакомые частицы, как только появляются), что пять лет назад Томсон предположил, что это выходит за рамки возможностей БАК.
Сила самосвязывания Хиггса имеет решающее значение для понимания того, как через триллионную долю секунды после Большого взрыва изменение поля Хиггса привело к тому, что частицы внезапно приобрели массу. Это также может показать, достигло ли поле Хиггса окончательного, стабильного состояния покоя или в будущем может произойти другой резкий переход, сценарий, в котором известная нам вселенная испарится почти мгновенно. Стандартная модель физики предполагает, что это возможно, но нет причин для беспокойства.
По словам Томсона, это очень глубокое фундаментальное свойство Вселенной, которое мы не понимаем до конца. Если бы мы увидели, что самосвязь Хиггса отличается от нашей текущей теории, это было бы еще одним огромным открытием. И этого не узнать, пока не будут проведены измерения.
ИИ внедряется во все аспекты работы БАК, от принятия решения о том, какие данные собирать, до того, как их следует интерпретировать. Когда БАК сталкивается с протонами, он совершает около 40 млн столкновений в секунду, и нужно принять решение в течение микросекунды… какие события представляют интерес и нужно сохранить, а какие отбросить. Уже сейчас учёные лучше справляются с собранными данными, чем думали десять лет назад. Огромная часть этого была достигнута благодаря ИИ.
Ученые давно надеялись, что БАК сможет производить темную материю, субстанцию, которая, как полагают, составляет большую часть Вселенной. Но учитывая, что природа темной материи полностью неизвестна, ее поиск является сложной задачей. По словам Томсона, генеративный ИИ может помочь разгадать эту головоломку.