据塞恩（Cern）的下一任总干事称，先进的人工智能是革新基本物理学，并可以打开宇宙命运的窗口。
英国物理学家马克·汤姆森（Mark Thomson）教授将于2026年1月1日担任CERN，他说，机器学习为粒子物理学的进步铺平了道路，这些进步有望与AI驱动的蛋白质结构的预测相提并论Google DeepMind科学家在10月份获得诺贝尔奖。
在大型强子对撞机（LHC）他说，正在使用类似的策略来检测极少数事件，这些事件是粒子在大爆炸之后的第一刻获得质量的关键，以及我们的宇宙是否可以在灾难性崩溃的边缘摇摇欲坠。
汤姆森说，这些不是渐进的改进。这些是人们通过采用真正先进的技术来做出的非常非常大的改进。
他补充说。这是一个复杂的数据，就像蛋白质折叠一样，这是一个非常复杂的问题 - 因此，如果您使用一种非常复杂的技术，例如AI，您将赢得胜利。
干预是Cern的理事会正在为未来的圆形对撞机，在90公里的周长将使LHC相形见war。鉴于LHC缺乏重磅炸弹的结果，有些人是持怀疑态度的将170亿美元的提案描述为负担不起的。但汤姆森说LHC的光束强度为十倍。
这将允许对希格斯玻色子的前所未有的观察，绰号为神粒子，将质量赋予其他颗粒并将宇宙结合在一起。
汤姆森说，对希格斯玻色子的特殊测量是如此重要。''汤姆森说。我们将要看的是生产一个Higgs玻色子，而是同时产生两个Higgs玻色子。
他说，这将允许科学家测量希格斯粒子如何首次赋予自己的质量 - 一种称为希格斯自耦合的现象。
两个higgs玻色子很少出现，颗粒一旦存在，它们就难以捉摸地分解为更熟悉的颗粒 - 五年前，汤姆森说，他会以为这是超越LHC的超越LHC功能。汤姆森说，现在我有信心我们将进行良好的测量。”
希格斯自我耦合的强度对于理解大爆炸后一秒钟的一万亿美元至关重要，希格斯田的变化导致粒子突然获得质量。它还可以揭示希格斯领域是否达到了最后一个稳定的休息状态，或者将来是否会发生另一个急剧过渡，这种情况几乎可以立即蒸发，这种情况会看到宇宙。物理学的标准模型表明，这是一种可能性，但不需要警报。
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CERN的理论物理学家Matthew McCullough博士说，这与我们的明星有任何相关性的时间表上可能不会发生任何事情。因此，从这个意义上讲，它与人类没有联系。另一方面，这是一个科学的问题 - 这可能发生吗？
根据汤森（Thomson）的说法：这是宇宙的非常深厚的基本属性，我们没有完全理解。如果我们看到希格斯的自我耦合与当前的理论不同，那将是另一个巨大的大量发现。直到您进行测量之前，您都不知道。
从确定要收集的数据到应如何解释，AI被注入LHC操作的各个方面。``当LHC碰撞质子时，它每秒就会发生40m碰撞，我们必须在微秒内做出决定 - 哪些事件是我们想要保留的有趣的事，并且要扔掉哪些事件，从事LHC Atlas实验的Katharine Leney博士说。现在，我们已经比我们想象的要多20年前的数据要多20倍，现在已经做得更好。因此，我们至少至少需要20年的时间。其中很大一部分归结为AI。
长期以来，科学家一直希望LHC能够产生暗物质，这是一种占宇宙一小部分的物质。但是鉴于暗物质的本质完全未知，因此寻找它是一项艰巨的任务。汤姆森说，生成的AI可以帮助奖励这个难题。他说，您可以开始提出更复杂的开放式问题。”``您不是在寻找特定的签名，而是提出一个问题：这些数据中是否有意外的东西？”