Eine fortschrittliche künstliche Intelligenz (KI) steht kurz davor, die fundamentale Physik zu transformieren und Einblicke in das Schicksal des Universums zu bieten, wie Professor Mark Thomson erklärte, der am 1. Januar 2026 die Leitung des CERN übernehmen wird. Laut Thomson erleichtern maschinelle Lerntechniken bahnbrechende Fortschritte in der Teilchenphysik, ähnlich den KI-gesteuerten Vorhersagen von Proteinstrukturen, die im Oktober einen Nobelpreis für Google DeepMind einbrachten.
Am Large Hadron Collider (LHC) setzen Forscher diese Strategien ein, um seltene Ereignisse zu identifizieren, die entscheidend dafür sind, wie Teilchen in der frühen Phase des Universums Masse erlangten und das Potenzial für einen katastrophalen Zusammenbruch zu bewerten. Thomson betonte, dass dies keine geringfügigen Verbesserungen sind, sondern erhebliche Fortschritte, die durch fortschrittliche KI-Methoden vorangetrieben werden.
Während das CERN für den Future Circular Collider plädiert, eine geplante 90 km lange Einrichtung, die den LHC übertreffen würde, gibt es Skepsis hinsichtlich des 17 Milliarden Dollar teuren Projekts, angesichts des Mangels an signifikanten Ergebnissen seit der Entdeckung des Higgs-Bosons im Jahr 2012. Dennoch stellte Thomson fest, dass KI die Suche nach neuer Physik auf subatomarer Ebene neu belebt, wobei bedeutende Entdeckungen nach 2030 erwartet werden, nach einem großen Upgrade, das die Intensität des LHC-Strahls um das Zehnfache erhöhen wird.
Dieses Upgrade zielt darauf ab, beispiellose Beobachtungen des Higgs-Bosons zu ermöglichen, einer Teilchenart, die für die Massengenerierung im Universum entscheidend ist. Thomson skizzierte Pläne zur Messung des Higgs-Selbstkopplung, einer fundamentalen Eigenschaft, die aufzeigen könnte, wie Teilchen kurz nach dem Urknall Masse erlangten. Solche Messungen könnten Aufschluss darüber geben, ob das Higgs-Feld stabilisiert ist oder ob eine drastische Übergangsphase bevorsteht, was zu bedeutenden Veränderungen in unserem Universum führen könnte.
KI ist mittlerweile ein integraler Bestandteil der LHC-Betrieb, optimiert die Datensammlung und -interpretation. Dr. Katharine Leney, die an dem Atlas-Experiment des LHC arbeitet, hob hervor, dass die Fähigkeiten der KI bereits eine effektivere Datenanalyse ermöglicht haben als zuvor angenommen, wodurch das Feld um Jahrzehnte vorangebracht wurde.
Darüber hinaus stellt die Suche nach Dunkler Materie—einer geheimnisvollen Substanz, die einen großen Teil des Universums ausmachen soll—eine Herausforderung für Wissenschaftler dar. Thomson deutete an, dass generative KI diese Suche verbessern könnte, indem sie es den Forschern ermöglicht, komplexere Fragen zu den Daten zu stellen und über einfache Signaturen hinauszugehen, um unerwartete Ergebnisse zu entdecken.