Gabungan yang diketuai oleh Biohub, Jabatan Tenaga AS dan Institut Kesihatan Nasional mengumumkan komitmen $1.8 bilion untuk menjana dan berkongsi data secara terbuka yang diperlukan untuk melatih model biologi AI ramalan — apa yang dipanggil penyelidik mengejar "sel maya."

Pengumuman itu, yang dibuat pada hari Rabu di Redwood City, California, menghimpunkan agensi persekutuan, dermawan dan tiga organisasi AI yang paling terkemuka di dunia dalam apa yang disifatkan oleh Biohub sebagai komitmen terselaras terbesar untuk menjana data biologi sedia AI setakat ini. For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.

Siapa Membayar Untuk Apa

Angka $1.8 bilion itu menggabungkan wang, data, pengiraan dan teknologi pengukuran baharu daripada beberapa rakan kongsi:

  • Biohub menambat usaha itu dengan komitmen $500 juta penubuhannya. Daripada jumlah itu, $400 juta menyokong teknologi pengukuran baharu yang mengembangkan perkara yang sebenarnya boleh diperhatikan oleh ahli biologi: tomografi cryo-elektron, yang menyelesaikan butiran hampir atom di dalam sel, bersama-sama mikroskop canggih yang direka untuk imej sel pada skala dan kelajuan yang tidak dapat didekati oleh aliran kerja makmal semasa.
  • Jabatan Tenaga akan melabur lebih daripada $500 juta dalam tempoh lima tahun dalam pengukuran makmal, pemodelan dan pengiraan melalui Pejabat Sainsnya.
  • NIH akan menyelaraskan sumbangan set data, repositori dan pangkalan pengetahuan yang dibangunkan melalui lebih daripada $500 juta dalam pelaburan persekutuan sebelumnya, dengan Biohub bekerja bersama agensi untuk menyeragamkan set data tersebut untuk latihan model AI.
  • Google DeepMind, Isomorphic Labs dan Meta secara kolektif melabur $300 juta dalam Inisiatif Biologi Maya, usaha antarabangsa — pertama kali diumumkan pada April 2026 — yang pengembangan hari ini diformalkan.

Hasilnya akan menjadi sumber terbuka untuk komuniti penyelidikan global, bukan set data proprietari yang dikunci di dalam mana-mana syarikat.

Pengembangan, Bukan Permulaan

Pengumuman hari ini merasmikan dan meningkatkan Inisiatif Biologi Maya, yang pertama kali diumumkan pada April 2026 dengan mandat untuk menyelaraskan penjanaan data merentas institusi dan disiplin saintifik. Pelancaran April mewujudkan rangka kerja; komitmen baharu mengisinya dengan wang persekutuan, data persekutuan dan pelaburan sektor swasta.

Pembahagian kerja penting. JAS membawa kapasiti pengkomputeran bertaraf dunia dan instrumentasi makmal nasional. NIH membawa set data piawai yang terkumpul melalui penyelidikan yang dibiayai oleh persekutuan selama beberapa dekad — jenis data biologi membujur yang dipilih susun yang tidak boleh dijana semula oleh satu makmal atau syarikat. Biohub, organisasi penyelidikan yang disokong oleh filantropi teknologi, bertindak sebagai hab penyepaduan yang akan menormalkan sumber ini ke dalam format yang sebenarnya boleh dilatih oleh model AI.

Cabaran Besar 'Sel Maya'

Matlamat yang dinyatakan oleh inisiatif ini adalah untuk membolehkan para saintis menjalankan eksperimen secara digital: untuk meramalkan cara sel bertindak balas terhadap ubat, gangguan genetik atau keadaan penyakit sebelum menyentuh pipet.

"Model ramalan biologi yang tepat boleh mempercepatkan penemuan saintifik secara mendadak dengan membolehkan saintis melakukan eksperimen secara digital," kata Alex Rives, Ketua Sains Biohub, dalam pengumuman itu. "Pemahaman yang datang daripada ini boleh membuka kunci pemahaman yang jauh lebih besar tentang penyakit dan membuka laluan baru untuk penawar."

"Oleh kerana potensi ini, penciptaan sel maya adalah salah satu cabaran paling penting untuk era sains seterusnya," tambah Rives. "Ia memerlukan usaha penjanaan data yang diselaraskan pada skala nasional dan antarabangsa, itulah sebabnya rakan kongsi ini bersatu."

Mengapa Data, Bukan Sekadar Model, Menjadi Bottleneck

AI dalam biologi telah menghasilkan keputusan penting — keluarga AlphaFold DeepMind menunjukkan bahawa rangkaian saraf boleh meramalkan struktur protein dengan ketepatan percubaan — tetapi sistem tersebut telah dilatih pada dekad data awam yang dipilih susun. Masalah sempadan, daripada meramalkan cara keseluruhan sel bertindak balas terhadap campur tangan kepada pemodelan interaksi selular, memerlukan data yang sebahagian besarnya belum wujud dalam bentuk sedia AI.

Itulah jurang sasaran inisiatif. Daripada mengeluarkan model lain, rakan kongsi membiayai infrastruktur sains yang tidak menarik: mengembangkan data tindak balas sel kepada campur tangan merentasi lebih banyak jenis dan keadaan sel daripada yang belum dikaji, membina dan mengesahkan teknologi untuk mengkaji sel dan interaksinya pada skala yang lebih besar, kelajuan dan ketepatan serta memasang repositori kongsi yang sebenarnya boleh digunakan oleh makmal luar.

Pengembangan juga mempunyai dimensi pertahanan. Mengenai Hacker News, di mana pengumuman itu menarik perhatian penting, pengulas membezakan komitmen data terbuka dengan penyingkiran kumpulan data penyelidikan awam yang sebelum ini pentadbiran AS daripada pelayan kerajaan — ketegangan antara sains terbuka di sempadan dan pemberhentian di tempat lain.

Maksudnya untuk AI dalam Penemuan Dadah

Bagi industri farmaseutikal dan bioteknologi, mesejnya ialah data asas menjadi utiliti awam yang dikongsi. Isomorphic Labs, syarikat reka bentuk ubat Alphabet dan Meta — yang mempunyai penyelidikan AI asasnya sendiri dan kerja struktur protein — kedua-duanya bertaruh bahawa data dikongsi yang lebih baik akan mempercepatkan model semua orang, termasuk model mereka sendiri.

Jika inisiatif itu berjaya, penghantaran jangka pendek akan diperluaskan set data tindak balas sel yang meliputi lebih banyak jenis dan keadaan sel, serta teknologi pengukuran yang disahkan yang memendekkan laluan daripada hipotesis kepada data latihan berkualiti tinggi. Hadiah jangka panjang ialah simulasi yang cukup baik untuk mencuba calon dadah secara digital sebelum percubaan makmal basah yang pertama.

Komuniti saintifik secara eksplisit dijemput untuk mengambil bahagian: Pengumuman Biohub ditutup dengan panggilan terbuka untuk "komuniti saintifik seluruh dunia" untuk menyertai projek itu.

Untuk maklumat lanjut tentang cara pembelajaran mesin membentuk semula sains hayat, lihat liputan penyelidikan AI AI Buzz Wire.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →