El centro europeo de investigación y la empresa francesa Mistral AI colaborarán en Flare, un modelo que analizará datos de colisiones de partículas para ayudar a estudiar fenómenos fundamentales del universo.

El CERN, el centro europeo dedicado a la investigación de partículas, y la empresa francesa Mistral AI anunciaron una alianza para desarrollar una inteligencia artificial especializada en física. El proyecto, llamado Flare, busca ayudar a los investigadores a interpretar grandes volúmenes de información generados por experimentos científicos.
A diferencia de los modelos generativos entrenados principalmente con texto, Flare utilizará miles de millones de colisiones de partículas simuladas. La idea es construir un sistema que reconozca patrones relevantes en los datos físicos y contribuya a reconstruir e identificar partículas producidas en los experimentos del laboratorio.
El Gran Colisionador de Hadrones genera enormes cantidades de información que deben ser procesadas por especialistas y herramientas informáticas. En la actualidad, distintos algoritmos realizan tareas específicas durante el análisis, por lo que una plataforma más integrada podría simplificar algunas etapas del trabajo científico.
De acuerdo con el CERN, la institución conserva alrededor de un exabyte de datos experimentales, equivalente a un millón de terabytes. Se espera que el volumen de colisiones aumente considerablemente después de una actualización del acelerador prevista para alrededor de 2030, lo que plantea nuevos desafíos de análisis.
El modelo Flare pretende apoyar a la comunidad internacional de física de partículas mediante herramientas que puedan compartirse entre investigadores. La colaboración también refleja el interés europeo en desarrollar tecnología de inteligencia artificial para ciencia avanzada, un campo en el que Estados Unidos y China mantienen inversiones importantes.
Los responsables del proyecto todavía no anunciaron un presupuesto ni una fecha concreta para completar el desarrollo. Por ahora, la iniciativa representa una alianza de investigación y no un producto listo para uso general, por lo que sus capacidades deberán evaluarse conforme se construya y se pruebe el sistema.
Si el modelo cumple sus objetivos, podría facilitar la interpretación de datos complejos y liberar tiempo de los investigadores para nuevas preguntas científicas. Los socios también señalaron que las técnicas desarrolladas podrían beneficiar posteriormente a otras disciplinas, aunque cualquier aplicación fuera de la física requerirá trabajo adicional y validación independiente.