El CERN, el laboratorio europeo de física de partículas, y Mistral, la empresa francesa de IA, han firmado una declaración de intenciones para una alianza a largo plazo con un objetivo concreto: construir el primer modelo fundacional para física de colisionadores. Lo anunció el CERN en una nota este jueves 15 de octubre. Según Reuters, el modelo se llamará Flare.
Puntos clave
- Qué se firma: una declaración de intenciones, todavía no un contrato, para una alianza estratégica en modelos fundacionales para el descubrimiento científico.
- El modelo: un Large Physics Model entrenado con miles de millones de colisiones protón-protón simuladas en el Gran Colisionador de Hadrones (LHC).
- Los datos: el CERN guarda cerca de 1 exabyte de datos experimentales del LHC, un millón de terabytes.
- Lo que no se sabe: no hay calendario ni presupuesto públicos, según confirmaron a Reuters.
Qué quieren construir
Un modelo fundacional es un modelo grande preentrenado con muchísimos datos que luego sirve para muchas tareas distintas. Es la misma idea que hay detrás de ChatGPT o de Le Chat, la app de Mistral. La diferencia es el material: un portavoz del CERN explicó a Reuters que Flare se entrenará con datos de colisiones en vez de con texto.
Según la nota del CERN, el modelo tendría que servir para varias cosas a la vez:
- Reconstruir las colisiones de partículas.
- Identificar las partículas que salen de cada choque.
- Marcar señales inesperadas, que es donde puede esconderse física nueva.
- Evaluar diseños de detectores futuros.
Que el entrenamiento sea con colisiones simuladas tiene su lógica. En una simulación se sabe qué partículas se generaron en cada choque, así que el modelo puede comparar lo que reconstruye con la respuesta correcta. Con datos reales del detector esa respuesta no existe: es justo lo que los físicos intentan averiguar. La parte difícil llegará después, cuando haya que comprobar que lo aprendido en simulación aguanta con los datos de verdad.
Por qué el CERN quiere un solo modelo
Hoy, analizar una colisión del LHC funciona como una cadena. Los detectores registran señales eléctricas y una serie de algoritmos especializados las van transformando, paso a paso, en las partículas y objetos que luego usan los físicos. El aprendizaje automático lleva años metido en esa cadena: el portavoz contó a Reuters que el CERN usa IA desde hace una década para convertir los datos brutos en imágenes de los eventos, pero con una herramienta distinta para cada paso.
La apuesta de Flare es que un único modelo aprenda toda la cadena de reconstrucción y haga varias tareas desde dentro. Si funciona, sustituye parte de esos algoritmos especializados.
El volumen explica la prisa. Con el HL-LHC, la versión de alta luminosidad del colisionador que debería arrancar hacia 2030, el número de colisiones se multiplica por 10. Y el CERN ya parte de un exabyte guardado.
"La física de altas energías ofrece un entorno único en el que la inteligencia artificial puede desarrollarse y ponerse a prueba con un rigor excepcional", dijo Enrica Porcari, directora de sistemas de información del CERN. Por parte de Mistral habla Johannes Brandstetter, vicepresidente de IA para Ingeniería, que ve en la alianza la oportunidad de "empujar las fronteras de la física de altas energías".
Qué gana Mistral
Acceso a uno de los mayores conjuntos de datos científicos del mundo, y un sitio donde demostrar que sus modelos sirven para algo más que chatear.
Mistral lleva todo el año empujando lo que llama IA para la física. En mayo compró Emmi, una startup de herramientas para construir modelos de física, según SiliconANGLE, y en septiembre cerró con TotalEnergies una inversión de 100 millones en IA para exploración. Este mes presentó además Mistral Large 4, de 1,05 billones de parámetros y con pesos abiertos, que sale al público el 27 de octubre.
El mismo día del anuncio, su CEO, Arthur Mensch, firmó una tribuna en Le Monde. Según Reuters, defendió que los modelos punteros son ya imprescindibles para el progreso científico y criticó a las empresas que se guardan sus ventajas para ellas. Es un mensaje que encaja con el CERN, cuyo CIO habla de capacidades que "se puedan compartir" con toda la comunidad.
No todo son alianzas. Hace tres días contamos que Alemania ha aparcado a Mistral y que Ecosia también la deja. El CERN es justo el tipo de socio que le hace falta para defender que la IA europea tiene un sitio propio.
Los matices
Conviene leer la letra pequeña. Es una declaración de intenciones, sin dinero ni fechas sobre la mesa, y el modelo no existe todavía. Que un modelo fundacional mejore a los algoritmos especializados del CERN, que llevan décadas afinándose, está por demostrar.
Las dos partes dicen que empiezan por la física de altas energías y que lo aprendido podría servir después a otras ciencias. Eso tampoco tiene fecha.
Por qué importa
Para una empresa española que usa IA en el día a día, Flare no cambia nada mañana. Lo que sí cuenta es la dirección: los modelos fundacionales empiezan a entrenarse con datos que no son texto, sean colisiones de partículas, simulaciones de fluidos o datos de sensores de una planta.
Si trabajas en ingeniería, energía o industria, esa es la pieza a vigilar. Mistral ya vende esto a TotalEnergies, y la promesa es la misma que en el CERN: sustituir una cadena de herramientas especializadas por un modelo que aprende de tus propios datos. Con pesos abiertos, además, ese modelo puede correr en tus servidores, que para muchas empresas europeas es la condición para meter datos sensibles.
Fuente original: home.cern
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