El CERN y la empresa francesa Mistral han anunciado una alianza para desarrollar una inteligencia artificial capaz de analizar miles de millones de colisiones de partículas y detectar señales que podrían conducir a nuevos descubrimientos científicos. El proyecto pretende crear un modelo especializado en física de altas energías que aprenda a interpretar los datos del Gran Colisionador de Hadrones, una instalación que ya ha acumulado aproximadamente un millón de terabytes de información experimental. La iniciativa representa un nuevo paso en la aplicación de la inteligencia artificial a la investigación fundamental y podría cambiar la forma de estudiar los componentes más pequeños del universo.
El acuerdo, anunciado el 15 de octubre de 2026, une la experiencia científica del laboratorio europeo con la capacidad de Mistral para desarrollar modelos avanzados de inteligencia artificial.
Su objetivo es construir un sistema denominado Large Physics Model, diseñado para interpretar los resultados de las colisiones de protones, identificar partículas y reconocer patrones inesperados que merezcan nuevas investigaciones.
A diferencia de los asistentes de inteligencia artificial utilizados para escribir textos o mantener conversaciones, este modelo aprenderá principalmente a partir de simulaciones de experimentos físicos.
La tecnología todavía se encuentra en fase de desarrollo. No ha descubierto nuevas partículas ni demostrado que pueda superar a los sistemas actuales, pero sus responsables consideran que podría transformar el análisis de los experimentos científicos más complejos.
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El CERN y Mistral unen fuerzas para desarrollar una nueva inteligencia artificial científica
El Centro Europeo de Investigación Nuclear, conocido como CERN, y Mistral han firmado una declaración de intenciones para establecer una colaboración estratégica a largo plazo.
La iniciativa combina dos capacidades diferentes.
Por una parte, el CERN dispone de décadas de experiencia en física de partículas, grandes infraestructuras científicas y procesamiento de enormes cantidades de información.
Por otra, Mistral desarrolla modelos de inteligencia artificial capaces de aprender patrones complejos mediante entrenamientos realizados con grandes volúmenes de datos.
La colaboración busca aplicar estas técnicas a uno de los problemas más difíciles de la física experimental: reconstruir qué ocurre realmente cuando dos partículas chocan a energías extraordinariamente elevadas.
El sistema propuesto tendrá varias funciones.
| Aplicación prevista | Qué permitiría hacer |
| Reconstrucción de colisiones | Interpretar las señales generadas en los detectores |
| Identificación de partículas | Reconocer las partículas producidas tras cada choque |
| Búsqueda de anomalías | Detectar patrones inesperados que merezcan investigación |
| Diseño de detectores | Evaluar nuevas configuraciones para futuros experimentos |
| Análisis de datos | Integrar tareas que actualmente requieren diferentes algoritmos |
El proyecto pretende reunir varias de estas funciones dentro de un único modelo previamente entrenado.
Hasta ahora, numerosos procesos dependen de algoritmos especializados que trabajan de forma sucesiva para transformar las señales registradas por los detectores en información útil para los físicos.
La nueva herramienta intentará aprender relaciones entre diferentes etapas del análisis y utilizar ese conocimiento para realizar varias tareas.
Un millón de terabytes de datos que ningún investigador puede examinar manualmente
El principal desafío del CERN es la enorme cantidad de información que producen sus experimentos.
El Gran Colisionador de Hadrones (LHC) es el acelerador de partículas más grande y potente del mundo.
Se encuentra en un túnel circular de aproximadamente 27 kilómetros de longitud, situado bajo la frontera entre Suiza y Francia, cerca de Ginebra.
Su funcionamiento consiste en acelerar partículas, principalmente protones, hasta velocidades próximas a la de la luz y provocar colisiones en puntos específicos del recorrido.
Los detectores registran las señales producidas durante esos choques.
Cada colisión puede generar numerosas partículas secundarias que dejan rastros diferentes al atravesar los materiales y sistemas de medición.
Los investigadores analizan esos rastros para reconstruir los acontecimientos y estudiar las leyes fundamentales de la naturaleza.
El problema es la escala.
El CERN ha almacenado aproximadamente un exabyte de datos experimentales, equivalente a un millón de terabytes.
Para comprender la magnitud de esta cifra, basta recordar que un ordenador personal suele disponer de una capacidad de almacenamiento medida en cientos de gigabytes o unos pocos terabytes.
La información acumulada por el CERN equivale a la capacidad de cientos de miles de ordenadores con varios terabytes de almacenamiento.
Y el volumen seguirá aumentando.
El nuevo acelerador multiplicará por diez las colisiones hacia 2030
El CERN prepara una gran modernización del LHC conocida como High-Luminosity Large Hadron Collider, o HL-LHC.
El objetivo es aumentar considerablemente el número de colisiones útiles que pueden registrarse durante los experimentos.
La nueva etapa está prevista alrededor de 2030 y permitirá incrementar aproximadamente diez veces el volumen de colisiones.
Esto supone una oportunidad científica extraordinaria, pero también un problema informático.
Cuantas más colisiones se registren, mayor será la cantidad de datos que deberán procesarse y analizarse.
Además, los detectores tendrán que identificar señales relevantes en entornos donde numerosos acontecimientos pueden producirse casi simultáneamente.
Los algoritmos actuales ya utilizan técnicas de aprendizaje automático para resolver determinadas tareas.
Sin embargo, el aumento previsto de información obliga a investigar métodos capaces de trabajar con mayor eficiencia y flexibilidad.
El Large Physics Model pretende contribuir a esa transformación.
Su función no será sustituir la experimentación, sino ayudar a interpretar los datos obtenidos con instrumentos físicos reales.
Cómo aprenderá la inteligencia artificial a reconocer partículas
El modelo se entrenará inicialmente con miles de millones de colisiones simuladas entre protones.
Estas simulaciones reproducen mediante cálculos informáticos el comportamiento esperado de las partículas cuando interactúan a energías elevadas.
Los científicos conocen los principios físicos utilizados para generarlas y pueden comparar la información original con las señales que producirían en un detector virtual.
Esto permite disponer de ejemplos con los que entrenar y evaluar los algoritmos.
La inteligencia artificial aprenderá relaciones entre las señales registradas y las partículas que podrían haberlas generado.
Por ejemplo, algunas partículas dejan trayectorias características en determinados detectores, mientras que otras producen depósitos de energía o señales indirectas.
La combinación de esas mediciones permite reconstruir lo ocurrido.
El nuevo modelo intentará aprender estos patrones de manera conjunta.
Qué diferencia habrá entre esta IA y ChatGPT
Aunque ambos sistemas pertenecen al campo de la inteligencia artificial, sus aplicaciones son distintas.
Un modelo de lenguaje aprende principalmente relaciones entre palabras y otros elementos de información para realizar tareas como responder preguntas, redactar textos o programar.
El sistema previsto por el CERN trabajará con representaciones de fenómenos físicos.
Su entrenamiento estará orientado a reconocer relaciones entre colisiones, partículas, trayectorias y señales experimentales.
La diferencia fundamental es el tipo de información que deberá interpretar.
No se pretende construir un chatbot que conteste preguntas sobre física, sino una herramienta capaz de intervenir directamente en el análisis científico.
También será necesario comprobar su comportamiento sobre datos reales.
Un modelo entrenado con simulaciones puede aprender patrones que no representen perfectamente las condiciones de un experimento.
Por ello, los investigadores deberán evaluar sus resultados y determinar en qué tareas ofrece ventajas frente a los algoritmos existentes.
La nueva IA podría ayudar a detectar señales de física desconocida
Uno de los objetivos más ambiciosos del proyecto consiste en identificar acontecimientos que no encajen fácilmente con los patrones conocidos.
El modelo físico utilizado actualmente para describir las partículas elementales y sus interacciones se denomina Modelo Estándar.
Esta teoría ha permitido explicar numerosos fenómenos y realizar predicciones confirmadas experimentalmente.
Sin embargo, presenta limitaciones.
No explica por completo la naturaleza de la materia oscura, no incorpora una descripción cuántica completa de la gravedad y deja abiertas cuestiones sobre el origen de determinadas propiedades del universo.
Los experimentos del CERN buscan estudiar estos problemas mediante mediciones cada vez más precisas.
La dificultad consiste en distinguir una posible señal desconocida entre cantidades enormes de acontecimientos ya explicados por la física actual.
La inteligencia artificial podría contribuir mediante sistemas capaces de reconocer anomalías.
Por ejemplo, si una combinación de partículas aparece con características inesperadas, el modelo podría señalar el acontecimiento para que los investigadores lo estudien.
Esto no significa que haya encontrado una nueva partícula.
Una anomalía puede deberse a fluctuaciones estadísticas, errores de calibración, problemas de los detectores o limitaciones del propio algoritmo.
Para confirmar un descubrimiento sería necesario realizar análisis independientes, comprobar explicaciones alternativas y alcanzar niveles de significación estadística adecuados.
La inteligencia artificial podría ayudar a seleccionar acontecimientos interesantes, pero la demostración de un nuevo fenómeno físico seguirá dependiendo del método científico.
El precedente del bosón de Higgs explica la importancia de analizar bien las colisiones
La historia del CERN demuestra por qué resulta fundamental interpretar correctamente cantidades enormes de datos experimentales.
En julio de 2012, los experimentos ATLAS y CMS anunciaron el descubrimiento de una partícula compatible con el bosón de Higgs.
Este hallazgo confirmó una pieza esencial del mecanismo que explica cómo determinadas partículas elementales adquieren masa.
La identificación fue posible gracias al análisis de múltiples procesos y señales obtenidos durante las colisiones del LHC.
Los investigadores tuvieron que distinguir acontecimientos extremadamente poco frecuentes entre un número inmenso de interacciones.
La nueva inteligencia artificial no está destinada específicamente a repetir aquel descubrimiento.
Sin embargo, pretende ayudar a resolver problemas relacionados con la misma dificultad fundamental: identificar información científicamente relevante dentro de grandes cantidades de datos.
Un sistema capaz de realizar diferentes tareas de reconstrucción podría facilitar el desarrollo de nuevos análisis.
También podría reducir parte del trabajo necesario para adaptar herramientas informáticas a distintos experimentos.
Estas posibles ventajas todavía deberán demostrarse mediante pruebas técnicas.
Por qué Europa quiere desarrollar su propia inteligencia artificial para la ciencia
La colaboración entre el CERN y Mistral también posee una dimensión tecnológica y económica.
La empresa francesa se ha convertido en uno de los principales desarrolladores europeos de modelos avanzados de inteligencia artificial.
Su actividad incluye modelos de lenguaje, herramientas para empresas e infraestructuras destinadas a ejecutar sistemas de IA.
El CERN, por su parte, constituye uno de los mayores centros internacionales de investigación científica, con sede en Suiza y participación de numerosos países europeos.
La cooperación pretende aprovechar capacidades existentes en Europa para desarrollar herramientas que puedan utilizarse en investigación fundamental.
No se trata únicamente de competir con los asistentes comerciales desarrollados en Estados Unidos o China.
El interés reside en crear modelos especializados capaces de resolver problemas científicos que requieren conocimientos, datos y métodos distintos de los empleados en aplicaciones generales.
El desarrollo de estas herramientas podría reforzar las capacidades europeas en cálculo avanzado, aprendizaje automático y análisis de datos.
También podría favorecer nuevas colaboraciones entre centros públicos de investigación y empresas tecnológicas.
Sin embargo, todavía no se ha anunciado un presupuesto concreto ni un calendario definitivo para disponer de un modelo plenamente operativo.
Por tanto, el acuerdo debe interpretarse como el inicio de una colaboración de investigación y desarrollo, no como la presentación de una tecnología ya terminada.
¿Podrá utilizarse esta inteligencia artificial en otras disciplinas científicas?
Aunque el proyecto se centrará inicialmente en la física de partículas, sus promotores contemplan posibles aplicaciones en otros campos.
Los modelos de inteligencia artificial especializados pueden resultar útiles cuando existen grandes cantidades de información científica y tareas repetitivas de análisis.
En astronomía, por ejemplo, los investigadores trabajan con enormes catálogos de observaciones obtenidas mediante telescopios terrestres y espaciales.
En biomedicina, determinados proyectos analizan imágenes, estructuras moleculares y datos experimentales complejos.
En investigación de materiales también existen problemas relacionados con la identificación de patrones y la predicción de propiedades físicas.
Las técnicas desarrolladas en el CERN podrían inspirar herramientas destinadas a estas disciplinas.
No obstante, un modelo entrenado para analizar colisiones de partículas no podría trasladarse automáticamente a la medicina o la astronomía.
Cada campo utiliza datos diferentes y necesita procedimientos de validación específicos.
La posible transferencia de métodos dependerá de que las técnicas resulten útiles más allá de su aplicación inicial.
La colaboración pretende precisamente investigar hasta qué punto los grandes modelos especializados pueden convertirse en herramientas generales para diferentes áreas científicas.
Los retos que deberán superar el CERN y Mistral
Desarrollar una inteligencia artificial capaz de analizar colisiones de partículas presenta dificultades que van más allá de disponer de suficiente capacidad informática.
Uno de los principales problemas consiste en garantizar la precisión científica.
Un pequeño error al reconstruir la trayectoria o la energía de una partícula puede alterar los resultados posteriores de un análisis.
Por ello, las herramientas utilizadas en física experimental deben someterse a controles exhaustivos.
También será necesario comprobar que el modelo funciona correctamente con datos procedentes de diferentes detectores y condiciones experimentales.
Otro desafío será la eficiencia.
Entrenar sistemas de gran tamaño requiere recursos informáticos considerables y puede incrementar el consumo energético.
Los responsables del proyecto deberán determinar si un modelo unificado ofrece ventajas suficientes frente a los algoritmos especializados.
Entre los principales aspectos que tendrán que evaluar se encuentran la precisión de las reconstrucciones, los recursos necesarios para ejecutar el sistema y su capacidad para detectar señales relevantes sin generar un número excesivo de falsas alarmas.
La transparencia de los resultados también será fundamental.
Los científicos necesitan conocer las limitaciones de sus herramientas y disponer de métodos que permitan reproducir y comprobar los análisis.
La utilización de inteligencia artificial no elimina estas exigencias; al contrario, introduce nuevas preguntas sobre la interpretación y validación de los resultados.
El acuerdo abre una nueva etapa, pero todavía no hay descubrimientos
El anuncio del CERN y Mistral representa un proyecto relevante para la investigación científica europea, aunque conviene distinguir sus objetivos de sus resultados.
Las dos organizaciones han firmado una declaración de intenciones para colaborar a largo plazo.
El sistema que pretenden desarrollar estará especializado en física de partículas y se entrenará con miles de millones de colisiones simuladas.
Sus posibles aplicaciones incluyen la reconstrucción de acontecimientos, la identificación de partículas, el análisis de anomalías y el diseño de futuros detectores.
Sin embargo, todavía no se ha demostrado que el Large Physics Model pueda descubrir fenómenos físicos desconocidos ni que supere a todos los procedimientos actuales.
Tampoco se ha comunicado cuándo estará disponible para los investigadores ni cuál será su coste de desarrollo.
La importancia de la iniciativa reside en abrir una línea de trabajo que podría transformar el uso de la inteligencia artificial en los grandes experimentos científicos.
El CERN se prepara para una etapa en la que sus instalaciones producirán cantidades todavía mayores de información. Analizar esos datos será uno de los principales desafíos de la física durante la próxima década.
La colaboración con Mistral busca desarrollar herramientas capaces de afrontar esa complejidad sin perder el rigor que exige la investigación experimental.
La inteligencia artificial no descubrirá por sí sola las leyes que todavía desconocemos, pero podría ayudar a los científicos a identificar señales que merezcan una investigación más profunda. En un laboratorio donde cada segundo se producen innumerables interacciones subatómicas, aprender a distinguir lo verdaderamente extraordinario entre lo aparentemente rutinario puede resultar tan importante como construir aceleradores cada vez más potentes.