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IEEE Spectrumの報道によると、大型ハドロン衝突型加速器（LHC）の研究者たちが、素粒子物理学の未解明領域を探索するためにAIを本格導入しています。標準模型では説明できない現象の発見を目指す取り組みです。
現在の素粒子物理学は「静かな危機」に直面しています。標準模型は既知の素粒子と力を説明しますが、完全な描像ではありません。巨大な実験施設で膨大なデータを収集しても、大きなブレークスルーは得られていない状況が続いています。
この課題に対し、研究者たちは教師なし学習によるアプローチを採用しています。人間が生成した理論を検証するのではなく、AIがデータ中の異常を自律的に検出し、「未知の未知」への到達範囲を広げる手法です。
技術的には、LHCの検出器に接続されたFPGA上で機械学習モデルが稼働し、毎秒4000万回の衝突からリアルタイムで有望なイベントを選別しています。限られたロジックとメモリにニューラルネットワークを圧縮する作業は容易ではありません。
この動きは科学史における新しい観測機器の登場と同じパターンです。ガリレオの望遠鏡が木星の衛星を発見し、顕微鏡が微生物の世界を明らかにしたように、AIは人間の想像力の限界を超えた問いを立てる可能性を秘めています。