중성미자 실험에서 생성되는 방대한 양의 데이터는 인간의 직관이나 전통적인 분석 알고리즘으로는 완전하게 해석할 수 없는 복잡성과 다양성을 내포하고 있다. 극미한 반응, 희소한 이벤트, 높은 잡음 비율, 그리고 예측 불가능한 상호작용 변수들은 과거 수십 년간 중성미자 검출의 한계를 만들어 왔다. 중성미자가 지닌 특성은 그 자체로도 실험적 도전이지만, 관측 이후의 데이터 해석 과정 역시 물리학자들에게는 또 하나의 미지의 장벽으로 존재해 왔다. 그러나 인공지능 기술, 특히 머신러닝과 딥러닝 알고리즘이 과학 전반에 빠르게 확산되면서 중성미자 실험 역시 새로운 해석의 도구를 갖추게 되었다. 실험 데이터를 이해하고 재구성하며, 의미 있는 신호를 잡음으로부터 분리해 내는 과정에 AI가 도입되면서 분석의 정확도와 효율성..