현재 고에너지 물리실험은 유럽 입자물리 연구소 CERN의 LHC의 가동으로 역사상 전례 없는 새로운 시대로 접어들었다. 인류가 만들어낸 가속기 중 가장 강력한 충돌 에너지로 2012년 ATLAS와 CMS 실험을 통해 힉스 입자를 발견하여 입자물리학의 근간이 되는 표준 모형을 완성하였다. 그러나 표준모형은 자연계 다른 힘들과 함께 중력을 포함시키지 못하였고 우주 물질 구성의 대부분을 차지하고 있는 암흑물질(~25%) 및 암흑에너지(~75%)를 설명하지 못하는 등 근본적인 문제들을 내포하고 있다. 따라서 이제 LHC의 다음 실험 목표로 힉스 입자의 성질을 정밀 측정하고, 입자물리학의 표준 모형을 넘어서 새로운 입자를 탐색하고 암흑물질의 존재 유무 밝히는데 초점을 맞춰서 진행되고 있다. 특히 현재 암흑물질 탐색은 LHC에서 매우 중요한 실험 프로그램 중 하나로 진행되고 있으며 이와 더불어 세계 여러 나라의 지하 시설에서 행해지고 있는 암흑물질의 직접적인 탐색 실험들, 그리고 우주에서 실행되고 있는 간접적인 암흑물질 탐색 실험들과 서로 상호 보완적인 결과들을 발표하면서 물리학계의 큰 주목을 받고 있다.
이와 같은 과학적 목적을 달성하기 위해 입자물리학 실험들은 전례 없이 많은 양의 데이터를 필요로 하고, 물리학자들은 데이터 선택, 수집, 배포, 보관 및 분석의 문제에 직면해 있다. 새로운 하드웨어와 소프트웨어는 모든 수준에서 이러한 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 할 것이며 특히 하드웨어에 최적화된 소프트웨어와 소프트웨어 지향 하드웨어는 현장의 판도를 바꿀 것이다. 새로운 계산 패러다임은 물리학 문제에 대한 새로운 알고리즘과 접근 방식을 요구할 것이며, 특히 인공 지능 기술은 기존의 데이터분석 방법을 보완할 수 있다. 고에너지 물리학 분야의 빅 데이터 및 AI는 표준모형의 한계 등 난제를 해결하고 인공지능을 사용하여 기존의 연구 결과를 크게 개선할 수 있을 것으로 기대한다.