تزايدت البيانات في مجال الفيزياء عالية الطاقة (High-Energy Physics) بشكل مثير، مما يتطلب تحسين كفاءة التحليل بشكل مستمر. مع تطور نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models - LLMs) التي تقدم إمكانيات الأتمتة من خلال الذكاء الاصطناعي، كان التحدي الأكبر هو التعامل مع سير العمل العلمي المعقد الذي يتطلب معرفة عميقة في المجال ويعتمد على قواعد بيانات تجريبية محددة.

للإجابة على هذا التحدي، تم تقديم لغة هوبسكريبت (HepScript) كمنهجية جديدة ستكون بمثابة لغة محددة لهذا المجال (Domain-Specific Language - DSL) لتحليل البيانات في الفيزياء عالية الطاقة. تعمل هوبسكريبت كواجهة رسمية مشتركة، مما يعكس منطق التحليل في هذا المجال ضمن صياغة متقيدة يسهل فهمها من قبل الخبراء البشريين ويستطيع الذكاء الاصطناعي توليدها بشكل موثوق.

تم تطوير هوبسكريبت في البداية لتجربة Beijing Spectrometer III (BESIII)، حيث تخفي تعقيد هيكل البرنامج الأساسي، مُحوّلةً النوايا التحليلية عالية المستوى إلى شيفرات جاهزة للإنتاج. في دراسات الحالة التي أُجريت، أسفرت هذه التجريدات عن تقليل الحاجة إلى كتابة شيفرة بشرية بنسبة 93%. إضافةً إلى ذلك، تحدد القواعد النحوية المقيدة لهوبسكريبت فضاءً قابلاً للتنقل، مما يسمح للوكلاء الذكيين بإنشاء مواصفات قابلة للتنفيذ لمراحل التحليل الأساسية بشكل مستقل مباشرةً من الأدبيات المنشورة، مع معدل نجاح يصل إلى 95%.

تعكس هذه النتائج تحولا مأمولاً نحو نظم تعاون بين البشر والذكاء الاصطناعي، حيث تعمل لغة مصصمة رسمياً كحلقة وصل واضحة بين الخبرة البشرية، والأتمتة الذكية، وبيئة الإنتاج، مما يجعل مشكلات الأتمتة المعقدة السابقة قابلة للحل.