在CERN，AI将推动未来发现
欧洲核子研究中心（CERN）的大型强子对撞机每秒产生4000万次粒子碰撞，AI被用于实时过滤数据，寻找可能包含重大发现的碰撞。从希格斯玻色子的发现到未来环形对撞机的设计，AI正在改变粒子物理学的各个阶段。
每秒，欧洲核子研究中心（CERN）的大型强子对撞机（LHC）产生4000万次粒子碰撞——产生的数据远超地球上任何计算机的存储和分析能力。因此，CERN科学家让AI做出毫秒级的实时决策，以判断哪些碰撞可能带来下一个重大发现。这是AI可能改变粒子物理学工作的众多方式之一。
当CERN计划在2040年代用更昂贵的新型对撞机取代LHC时，物理学家表示，AI不仅会用于事后计算，还将帮助设计机器本身、选择材料，甚至决定建造这台机器是为了回答什么问题。
CERN物理学家Maurizio Pierini表示，2012年发现希格斯玻色子离不开机器学习算法，这些算法是“如今AI的‘曾祖父’”。如今，这些算法的后代正在粒子物理学的各个领域取得进展。“我们将越来越多地使用AI，”前CERN主任Fabiola Gianotti告诉瑞士资讯。在CERN，AI不仅在实验前用于准备，实验后用于分析数据，还推动技术进入未知方向。Pierini指出：“我们的特色在于，我们还在实验过程中部署算法，作为实际数据采集的一部分。”
CERN的新AI工具出现之际，这个日内瓦机构正在升级其大量物理设备。今年将开始把LHC升级为碰撞率更高的机器，这意味着更多数据需要分析。接下来，实验室必须完成设计并批准一个名为“未来环形对撞机”（FCC）的对撞机，以在2040年代取代LHC。受访的CERN物理学家一致认为，AI不仅有助于研究和分析，还能帮助设计新对撞机、控制成本，并吸引优秀人才重返粒子物理学。
“有了AI，一切都会以不同的方式完成：更好、更快、技术更先进，AI将帮助我们探索粒子物理学中的开放问题，”加州理工学院粒子物理学家、CERN合作者Maria Spiropulu说。
AI首次用于CERN是在1987年，当时开发了一个系统来查找质子同步加速器的故障。后来，CERN科学家使用另一种AI祖先来利用LHC。在LHC中，粒子以高达13万亿电子伏特的能量碰撞，每秒产生4000万次碰撞。每次碰撞产生的痕迹由探测器捕捉，这些巨型机器包围LHC碰撞区。数据流如此巨大和快速，“地球上没有任何计算基础设施能够处理，”Pierini说，“你需要过滤数据，需要一个算法来决定什么有趣，什么不有趣。”
这正是寻找希格斯玻色子时发生的情况。所谓“上帝粒子”赋予其他粒子质量，但很少在碰撞中产生，且只存在一瞬间。科学家知道他们在寻找什么：彼得·希格斯在20世纪60年代基于对粒子物理学的现有理解预测了玻色子的存在，发现它只是过滤数据以找到证据的问题。为此，研究人员将机器学习算法加载到LHC硬件上，编程寻找与希格斯计算一致的痕迹。最终，算法每秒可以过滤1000个信号，使得首次清晰观测到上帝粒子成为可能。“这就是为什么我们可以说AI帮助了希格斯玻色子的发现，”Pierini说。
尽管取得了成功，Pierini并不满足于该技术的性能。他的梦想是通过安装更快、更强大的算法，进一步利用构成过滤器的芯片。挑战在于LHC探测器硬件非常有限，“你无法将ChatGPT放进去，”Pierini说。相反，科学家选择了神经网络，这些强大的计算模型可以适应微小的硬件，同时快速执行复杂功能。这样，CERN科学家可以让算法在纳秒内完成工作。“这些结果为我们开辟了一条全新的道路，”Pierini说。
现在，在同一硬件上使用神经网络，科学家可以运行多个算法，实时查看所有数据。Pierini有兴趣利用这一进步来寻找偏离现有理论预测模式的碰撞。这种方法称为异常检测，类似于银行用于识别欺诈信用卡收费的方法。应用于LHC数据，这可以识别出科学家尚未知道要寻找的新异常事件。“这是一种发现意外事物的方式，”Pierini说。
这位意大利科学家暗示，粒子物理学家长期以来一直专注于确认或反驳几十年前发展的理论。Pierini在AI辅助下的方法，可能帮助粒子物理学回归科学方法的本质，即从观察自然开始，提出问题以发展新理论和建立新理解。
“AI当然可以让我们的‘路灯下搜索’变得更好，但我更感兴趣的是AI算法看向我的背后，”Pierini说。这种名为“触发AI”的新技术已在LHC中测试，并将应用于升级后的机器和未来对撞机中。
随着AI算法的进步，科学家可以在实验后更精确地分析数据，有时精度提高数百倍，同时节省数百万瑞士法郎。这一进步对于在数百万相似痕迹中发现罕见复杂事件的线索可能至关重要。同时产生两个希格斯玻色子就是一个极其罕见的事件。双希格斯玻色子将揭示希格斯场如何赋予粒子质量，这是“高能物理学中的一大未知数，”Pierini补充道。高效的数据分析在升级后的LHC（所谓的高亮度LHC）中将变得更加重要，它将提供当前对撞机五到六倍的数据。
人工智能还将在建造新粒子对撞机中发挥作用，比如计划取代LHC的FCC。“AI将在从探测器设计到实验运行再到监控系统的各个方面发挥重要作用，”CERN合作者Spiropulu说。例如，AI可以帮助开发用于超导磁体的新型、更便宜的材料，这些磁体对于对撞机的功能至关重要。AI工具还可以影响探测器的设计。虽然粒子物理学家目前依靠经验设计下一代探测器，但未来，“科学家将要求AI完全设计探测器，使其针对所要求的物理学和任务进行优化，”Pierini说。
但Pierini表示，仍然需要一台对撞机来产生数据，因为“没有FCC本身，AI无法让我们进行同样的实验”。他设想，如果AI用于处理粒子物理学工作中更繁琐的任务，将使工作对新人才来说看起来更令人兴奋和有趣。新技术也可能带来涉及尖端AI应用的新的有吸引力的工作。但如果该领域继续萎缩，AI将帮助坚定的粒子物理学家承担新的挑战性实验，因为“每个研究人员都将被AI代理（或工具）增强，”Pierini解释道。“AI将以这样或那样的方式保持该领域的活力。”