Une intelligence artificielle avancée (IA) est prête à transformer la physique fondamentale, offrant des aperçus sur le destin de l'univers, selon le professeur Mark Thomson, qui dirigera le CERN à partir du 1er janvier 2026. Selon Thomson, les techniques d'apprentissage automatique facilitent des avancées révolutionnaires en physique des particules, similaires aux prédictions de structures protéiques alimentées par l'IA qui ont valu un prix Nobel à Google DeepMind en octobre dernier.
Au Grand collisionneur de hadrons (LHC), les chercheurs utilisent ces stratégies pour identifier des événements rares cruciaux pour comprendre comment les particules ont acquis leur masse dans l'enfance de l'univers et évaluer le potentiel d'un effondrement catastrophique. Thomson a souligné que ces améliorations ne sont pas mineures, mais représentent des avancées substantielles grâce à des méthodologies d'IA sophistiquées.
Alors que le CERN plaide en faveur du Future Circular Collider, une installation proposée de 90 km qui dépasserait le LHC, des doutes persistent concernant le projet de 17 milliards de dollars en raison du manque de découvertes significatives depuis la découverte du boson de Higgs en 2012. Cependant, Thomson a noté que l'IA revitalise la quête de nouvelles physiques à l'échelle subatomique, avec des découvertes significatives attendues après 2030, suite à une mise à niveau majeure qui augmentera l'intensité des faisceaux du LHC par dix.
Cette mise à niveau vise à faciliter des observations sans précédent du boson de Higgs, une particule essentielle à la génération de masse dans l'univers. Thomson a détaillé les plans pour mesurer l'auto-couplage du Higgs, une propriété fondamentale qui pourrait éclairer comment les particules ont acquis leur masse juste après le Big Bang. De telles mesures pourraient fournir des informations sur la stabilisation du champ de Higgs ou si une transition radicale est à l'horizon, ce qui pourrait entraîner des changements significatifs dans notre univers.
L'IA est désormais intégrée aux opérations du LHC, optimisant la collecte et l'interprétation des données. La Dre Katharine Leney, impliquée dans l'expérience Atlas du LHC, a souligné que les capacités de l'IA ont déjà permis une analyse des données plus efficace que prévu, faisant progresser le domaine de plusieurs décennies.
De plus, la recherche de la matière noire—une substance mystérieuse censée constituer une grande partie de l'univers—continue de défier les scientifiques. Thomson a suggéré que l'IA générative pourrait améliorer cette recherche en permettant aux chercheurs de poser des questions plus complexes sur les données, allant au-delà des signatures simples pour découvrir des résultats inattendus.