CERN i francuska firma Mistral podpisały 15 października 2026 r. list intencyjny w sprawie wieloletniego partnerstwa, którego pierwszym celem jest Large Physics Model, czyli model podstawowy (foundation model) dla fizyki zderzaczy. Model ma być trenowany na miliardach symulowanych zderzeń proton-proton z Wielkiego Zderzacza Hadronów (LHC) i wspierać zadania, które dziś wykonuje łańcuch wyspecjalizowanych algorytmów.
- CERN i Mistral podpisały 15 października 2026 r. list intencyjny dotyczący budowy Large Physics Model – pierwszego modelu podstawowego dla fizyki zderzaczy, który ma być trenowany na miliardach symulowanych zderzeń proton-proton z Wielkiego Zderzacza Hadronów (LHC).
- Głównym uzasadnieniem projektu jest skala danych: w archiwach CERN znajduje się około jednego eksabajta danych eksperymentalnych z LHC, a po uruchomieniu zmodernizowanego HL-LHC około 2030 r. liczba zderzeń ma wzrosnąć dziesięciokrotnie.
- List intencyjny nie zawiera ani budżetu, ani harmonogramu, a według serwisu BigDATAwire pozostaje otwarte pytanie, czy model ogólny dorówna dokładnością wyspecjalizowanym algorytmom, których CERN używa obecnie.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Large Physics Model ma odtwarzać zderzenia, rozpoznawać cząstki i wyłapywać nieoczekiwane sygnały
List intencyjny podpisany przez CERN i Mistral dotyczy modeli podstawowych dla odkryć naukowych i zakłada długoterminową współpracę strategiczną. Pierwszym projektem jest jeden wstępnie wytrenowany Large Physics Model, uczony na miliardach symulowanych zderzeń proton-proton z LHC. CERN nazywa go pierwszym modelem podstawowym dla fizyki zderzaczy.
Według komunikatu CERN Large Physics Model ma obsługiwać kilka zadań naraz:
- rekonstrukcję zderzeń cząstek,
- identyfikację cząstek,
- oznaczanie nieoczekiwanych sygnałów,
- ocenę projektów przyszłych detektorów.
Zasada działania jest ta sama, co w dużych modelach językowych. Różni się materiał treningowy. Rzecznik CERN wyjaśnił agencji Reuters, że Large Physics Model będzie uczony na danych o zderzeniach zamiast na tekście. Ten sam rzecznik przypomniał, że AI od dekady pomaga w CERN zamieniać surowe dane z eksperymentów w obraz zdarzeń, przy czym każdy etap obsługuje osobne narzędzie.
Reuters podał też nazwę projektu. Według agencji Large Physics Model ma nosić nazwę „Flare”. Serwis BigDATAwire pisze o tej nazwie ostrożniej, jako o doniesieniu.
Wypełnij formularz, a my skontaktujemy się z Tobą, aby upewnić się czego potrzebujesz.
CERN ma eksabajt danych z LHC, a po 2030 r. zderzeń będzie dziesięć razy więcej
Skala danych jest głównym argumentem za jednym wspólnym modelem. W archiwach CERN leży około jednego eksabajta danych eksperymentalnych z LHC, czyli milion terabajtów. Liczba zderzeń ma wzrosnąć dziesięciokrotnie po uruchomieniu HL-LHC (High-Luminosity LHC, zmodernizowanej wersji akceleratora), planowanym około 2030 r.
Dane z LHC przetwarza dziś rozproszona sieć WLCG (Worldwide LHC Computing Grid). Narodowe Centrum Badań Jądrowych podawało w grudniu 2023 r., że WLCG łączy około 1,4 mln rdzeni obliczeniowych i 1,5 eksabajta pamięci masowej w ponad 170 lokalizacjach w 42 krajach.
Enrica Porcari, dyrektorka ds. informatyki (Chief Information Officer) w CERN, uzasadnia wybór dziedziny warunkami testowania. Jej zdaniem fizyka wysokich energii pozwala rozwijać i sprawdzać sztuczną inteligencję z wyjątkowym rygorem. Porcari zapowiedziała również, że wypracowane rozwiązania mają służyć całej społeczności fizyków i być z nią dzielone.
Podoba mi się w tym projekcie jedno: fizyka cząstek bezlitośnie weryfikuje modele. Wynik da się porównać z pomiarem i z teorią, więc model, który „zmyśla”, zostanie złapany szybciej niż chatbot piszący wypracowanie. Widzę też słabe punkty. Large Physics Model ma się uczyć na symulacjach, czyli na tym, co fizycy już potrafią opisać. Czy model wytrenowany na znanej fizyce rozpozna zjawisko, którego w symulacji nie było? Druga sprawa to pieniądze i terminy. List intencyjny bez budżetu i harmonogramu jest deklaracją kierunku. Z oceną poczekam na pierwsze wyniki porównane z algorytmami, których CERN używa dziś.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Mistral wchodzi do fizyki cząstek po przejęciu Emmi AI
Podział ról opisuje komunikat CERN. Laboratorium wnosi wiedzę z fizyki fundamentalnej, dane naukowe i moc obliczeniową dużej skali, Mistral odpowiada za doświadczenie w trenowaniu dużych modeli. Współpraca zaczyna się od fizyki wysokich energii i w zamyśle obu stron może później posłużyć innym dziedzinom nauki.
Po stronie Mistral projekt firmuje Johannes Brandstetter, wiceprezes ds. AI dla inżynierii:
„Razem mamy szansę przesunąć granice fizyki wysokich energii” / „Together, we have the opportunity to push the frontiers of high-energy physics”
Umowa z CERN wpisuje się w szerszy zwrot Mistral ku nauce i inżynierii. Paryska firma kupiła w tym roku Emmi AI, startup zajmujący się AI dla fizyki, i uruchomiła później produkt dla inżynierii przemysłowej. Brandstetter jest współzałożycielem Emmi AI. Kilka dni przed ogłoszeniem współpracy, 6 października 2026 r., Mistral pokazał zapowiedź modelu Mistral Large 4 o bilionie parametrów. Reuters zwraca uwagę, że francuska firma zyskuje dostęp do jednego z największych zbiorów danych naukowych na świecie.
List intencyjny nie zawiera budżetu ani harmonogramu
CERN i Mistral ogłosiły zamiar, nie gotowy model. Strony nie ujawniły ani harmonogramu, ani budżetu.
Otwarte pozostają też pytania techniczne. BigDATAwire zaznacza, że nie wiadomo jeszcze, czy model ogólny dorówna dokładnością wyspecjalizowanym algorytmom, których CERN używa obecnie. Serwis XenoSpectrum przypomina z kolei o wcześniejszym modelu OmniLearned, uczonym na ponad miliardzie dżetów, i zastrzega, że określenie „pierwszy” odnosi się do fizyki zderzaczy, nie do całej fizyki.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Polskie zespoły pracują przy wszystkich czterech dużych eksperymentach LHC
Polska jest członkiem CERN od 1991 r., więc zapowiedź dotyczy także krajowych ośrodków. Polscy fizycy należą do zespołów wszystkich czterech głównych eksperymentów przy LHC. Centrum Informatyczne Świerk w NCBJ uzyskało status Tier 1 w sieci WLCG jako pierwsze centrum danych w Polsce.
Komunikat CERN nie wymienia żadnych polskich instytucji jako uczestników prac nad Large Physics Model. Jeżeli zapowiedź Enriki Porcari o dzieleniu się wynikami z całą społecznością fizyków zostanie zrealizowana, polskie grupy analizujące dane z LHC znajdą się wśród potencjalnych użytkowników modelu. To mój wniosek z treści komunikatu, nie deklaracja CERN.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym oficjalnego komunikatu CERN z dnia 15.10.2026 oraz depeszy Reuters i publikacji The Next Web. Wykorzystano także materiały BigDATAwire, XenoSpectrum i Crypto Briefing. Dane o polskim udziale w sieci WLCG pochodzą z komunikatu Narodowego Centrum Badań Jądrowych.
Cytat Johannesa Brandstettera, wiceprezesa ds. AI dla inżynierii w Mistral, został zweryfikowany z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym.
Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o współpracy CERN i Mistral nad Large Physics Model.
