Het verhaal
Het model wordt getraind op miljarden gesimuleerde proton-protonbotsingen in de Large Hadron Collider en moet meerdere taken aankunnen: botsingen reconstrueren, deeltjes identificeren, onverwachte signalen markeren en toekomstige detectorontwerpen evalueren. Vandaag gebeurt de reconstructie met een keten van gespecialiseerde algoritmes; een foundation model zou de hele keten in één model kunnen leren. CERN heeft tot nu toe zo'n exabyte aan experimentele LHC-data opgeslagen, en met de HL-LHC stijgt het aantal botsingen tienvoudig. De eerste focus ligt op hoge-energiefysica, maar de aanpak kan later ook andere wetenschappen dienen.