Передовые технологии искусственного интеллекта (ИИ) готовы изменить фундаментальную физику, предлагая новые взгляды на судьбу Вселенной. Об этом заявил профессор Марк Томсон, который возглавит ЦЕРН с 1 января 2026 года. По его словам, методы машинного обучения способствуют прорывным открытиям в физике частиц, подобно тому, как ИИ от Google DeepMind помог предсказать структуры белков, что принесло компании Нобелевскую премию в октябре прошлого года.
На Большом адронном коллайдере (БАК) исследователи используют ИИ для поиска редких событий, которые могут помочь понять, как частицы приобрели массу в ранней Вселенной, а также оценить вероятность катастрофического коллапса. Томсон подчеркнул, что это не просто небольшие улучшения, а значительные достижения, которые стали возможными благодаря сложным методам ИИ.
ЦЕРН активно продвигает проект Будущего кругового коллайдера (FCC) — установки длиной 90 км, которая превзойдет БАК. Однако скептицизм в отношении этого проекта стоимостью 17 миллиардов долларов сохраняется, особенно в свете отсутствия значимых открытий после обнаружения бозона Хиггса в 2012 году. Тем не менее, Томсон отметил, что ИИ возрождает поиски новой физики на субатомном уровне, и значительные открытия ожидаются после 2030 года, когда завершится крупное обновление БАК, увеличивающее интенсивность пучка в десять раз.
Это обновление позволит проводить беспрецедентные наблюдения за бозоном Хиггса — частицей, которая играет ключевую роль в формировании массы во Вселенной. Томсон рассказал о планах измерить самосвязывание Хиггса, фундаментальное свойство, которое может пролить свет на то, как частицы приобрели массу сразу после Большого взрыва. Такие измерения могут помочь понять, стабилизировалось ли поле Хиггса или же нас ждет резкий переход, который может привести к значительным изменениям во Вселенной.
ИИ уже стал неотъемлемой частью работы БАК, оптимизируя сбор и интерпретацию данных. Доктор Катарина Лени, участвующая в эксперименте ATLAS на БАК, отметила, что возможности ИИ уже позволяют анализировать данные эффективнее, чем предполагалось ранее, продвигая науку на десятилетия вперед.
Кроме того, поиск темной материи — загадочной субстанции, которая, как считается, составляет большую часть Вселенной, — продолжает оставаться вызовом для ученых. Томсон предположил, что генеративный ИИ может улучшить этот поиск, позволяя исследователям задавать более сложные вопросы о данных и выходить за рамки простых сигнатур, чтобы обнаружить неожиданные результаты.