CERNとMistral、LHC向けのLarge Physics Modelを計画

欧州の素粒子物理学研究所であるCERNと、フランスのAI企業Mistral AIは2026年10月15日、科学向けのAI基盤モデルを開発することで合意しました。最初のプロジェクトはLarge Physics Model（大規模物理モデル）です。大型ハドロン衝突型加速器（LHC）の粒子衝突を数十億件シミュレーションしたデータで学習します。物理学はまもなく、今のツールが想定していないほど大量のデータを生み出します。そのため両者は、多数の専用モデルを1つの汎用モデルに置き換えたいと考えています。

何に署名したのか

両者は長期的な戦略的提携に向けた意向表明書に署名したと、CERNの発表は述べています。これは協力の計画であり、資金が決まった契約ではありません。Reutersによると、どちらもスケジュールや予算を明らかにしていません。

基盤モデルとは、膨大なデータで一度学習させ、その後さまざまなタスクに使い回す大規模なAIモデルのことです。CERNはLarge Physics Modelを、衝突型加速器物理学で初めての基盤モデルと呼んでいます。

Large Physics Modelが担う仕事

このモデルは、世界最大の粒子加速器であるLHCでの陽子同士の衝突を数十億件シミュレーションしたデータで学習します。CERNは次の4つの仕事を挙げています。

• 衝突の再構成：検出器が記録した信号から、何が起きたかを割り出します。
• 粒子の識別：それぞれの衝突から出てくる粒子を見分けます。
• 予期しない信号の検出：新しい物理の手がかりになりうる信号に印を付けます。
• 設計の評価：将来の検出器の設計を評価します。

現在は、これらの仕事それぞれに専用のアルゴリズムが使われています。Reutersによると、Large Physics Modelはそれらを置き換えることを目指しています。将来は他の科学分野にも役立つ可能性があります。

両者は役割を分担します。CERNは物理学の専門知識、科学データ、大規模な計算資源を提供します。Mistralは大規模モデルの学習経験を提供すると、CERNは説明しています。

物理学に必要な理由

データの問題はさらに大きくなります。CERNによると、LHCの実験はこれまでに約1エクサバイト、つまり約100万テラバイトのデータを保存してきました。2030年ごろに稼働予定の改良版、High-Luminosity LHCでは、衝突の数が10倍になります。

CERNのChief Information OfficerであるEnrica Porcari氏は、「高エネルギー物理学は、人工知能を開発し試すための他にない環境を提供します」と述べました。Mistral AIのVice-President of AI for EngineeringであるJohannes Brandstetter氏は、同社は「大規模なAIモデルが何をもたらせるかをCERNとともに探ることを誇りに思う」と述べました。

Crypto Briefingによると、今回の合意は2025年にさかのぼる協議に基づいています。合意は、Mistralが約1兆パラメータのモデルMistral Large 4をプレビュー公開した数日後のことです。物理学の取り組みがどのMistralモデルから始まるのか、そもそも既存モデルを使うのかについて、CERNは明らかにしていません。

開発者にとっての意味

機械学習の専門家にとって、このプロジェクトは試金石になります。厳しい精度が求められる分野で、1つの事前学習済みモデルが多数のタスク専用モデルに勝てるかを試すからです。うまくいけば、天文学、気候、医用画像など、膨大なセンサーデータを扱う他の分野にも同じ手法が広がる可能性があります。

科学ソフトウェアを作るチームは、CERNが成果をどう共有するかに注目してください。CERNはこれまでもオープンソフトウェアを活用してきました。先月には2,200台の産業用コンピューターをDebianに移行しました。Large Physics Modelの重みを公開するかどうかは、どちらも明らかにしていません。そのため、これが最も重要な問いになります。

欧州でAIを導入する組織にとって、今回の合意は、Mistralが企業だけでなく公的研究機関にも働きかけていることを示しています。

まだ成果も日程もありません。最初の技術論文に注目してください。このモデルが、置き換えを目指すアルゴリズムと比べてどうなのかが分かるはずです。