[{"data":1,"prerenderedAt":27},["ShallowReactive",2],{"nr-de-mistral-cern-flare-physics-foundation-model":3},{"slug":4,"title":5,"dek":6,"date":7,"time":8,"publishedAt":9,"updated":10,"updatedAt":10,"dateFmt":11,"updatedFmt":10,"kind":12,"tier":13,"author":14,"authorName":15,"topics":16,"tracker":10,"trackerLabel":10,"headlineStat":21,"image":22,"ogImage":23,"imageAlt":5,"csv":10,"minutes":24,"words":25,"html":26},"mistral-cern-flare-physics-foundation-model","Mistral und CERN wollen gemeinsam ein KI-Modell für die Teilchenphysik entwickeln","Der europäische KI-Entwickler Mistral und das CERN haben laut CERN eine Absichtserklärung unterzeichnet. Ziel ist ein großes Physikmodell, das auf simulierten Proton-Proton-Kollisionen trainiert werden soll.","2026-10-16","06:20","2026-10-16T06:20:00+02:00","","16. Oktober 2026","news","standard","ideal-syka","Ideal Syka",[17,18,19,20],"Grundlagenmodelle","Teilchenphysik","Europäische KI-Souveränität","Forschung","rund 1 Exabyte LHC-Daten","\u002Fnewsroom\u002Fimg\u002Fmistral-cern-flare-physics-foundation-model.webp","\u002Fog-nr\u002Fmistral-cern-flare-physics-foundation-model.de.png",1,263,"\u003Ch2>Was vereinbart wurde\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Das CERN und Mistral haben laut CERN eine Absichtserklärung (Statement of Intent) unterzeichnet, mit der sie eine langfristige strategische Partnerschaft zur Entwicklung von Grundlagenmodellen für die wissenschaftliche Forschung anstreben. Die Zusammenarbeit verbindet die Expertise des CERN in Grundlagenphysik, wissenschaftlichen Daten und Hochleistungsrechnen mit Mistrals Erfahrung im Training großer Modelle. Reuters berichtete am selben Tag über die Partnerschaft und nannte das Modell Flare.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Das geplante Modell\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Kern des Vorhabens ist ein einziges vortrainiertes großes Physikmodell (Large Physics Model), das als erstes Grundlagenmodell für die Kollisionsphysik gelten soll. Es soll auf simulierten Proton-Proton-Kollisionen am Large Hadron Collider (LHC) trainiert und für mehrere Aufgaben ausgelegt werden, von der Rekonstruktion von Teilchenkollisionen über die Identifikation von Teilchen bis zur Erkennung unerwarteter Signale und der Bewertung künftiger Detektordesigns.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Bislang beruht die Rekonstruktion auf einer Kette spezialisierter Algorithmen. Maschinelles Lernen spielt darin bereits eine Rolle; ein Grundlagenmodell könnte diese Kette aber durchgängig abbilden.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Datenbasis\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Das CERN gibt an, bislang rund ein Exabyte – eine Million Terabyte – experimenteller LHC-Daten gespeichert zu haben. Mit dem HL-LHC, dessen Betrieb etwa um 2030 beginnen soll, soll sich die Zahl der Kollisionen verzehnfachen.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Einordnung\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Für deutsche Unternehmen ist vor allem der Signalwert relevant: Ein europäischer Modellentwickler arbeitet mit einer großen europäischen Forschungseinrichtung an eigenen Grundlagenmodellen. Ob daraus Anwendungen außerhalb der Hochenergiephysik entstehen, ist laut CERN-Mitteilung nur möglich, nicht zugesichert. Die Partnerschaft ist zudem bislang eine Absichtserklärung ohne veröffentlichte Laufzeit, Finanzierung oder Ergebnisse.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Quellen\u003C\u002Fh2>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.reuters.com\u002Fscience\u002Fcern-mistral-partner-build-ai-foundation-models-physics-2026-10-15\u002F\">Reuters\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhome.cern\u002Fcern-and-mistral-join-forces-to-accelerate-ai-for-science\u002F\">Home | CERN\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003Cem>Redaktionell verantwortet von \u003Ca href=\"\u002Fautor\u002Fideal-syka\">Ideal Syka\u003C\u002Fa>. Quellen und Arbeitsweise: \u003Ca href=\"\u002Fredaktion\">Redaktion & Methode\u003C\u002Fa>. Hinweise und Korrekturen: \u003Ca href=\"mailto:ai@i6eal.de\">ai@i6eal.de\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fp>\n",1792135279423]