Коалиция, возглавляемая Biohub, Министерством энергетики США и Национальными институтами здравоохранения, объявила о выделении 1,8 миллиарда долларов на создание и открытый обмен данными, необходимыми для обучения прогностических моделей ИИ в биологии — то, что исследователи называют поиском «виртуальной клетки».

Заявление, сделанное в среду в Редвуд-Сити, штат Калифорния, объединяет федеральные агентства, благотворительные организации и три наиболее известные в мире организации, занимающиеся искусственным интеллектом, в том, что Biohub называет крупнейшим на сегодняшний день скоординированным обязательством по созданию биологических данных, готовых к использованию искусственного интеллекта. Подробнее об этой истории — в нашем тенденции ИИ.

Кто за что платит

Сумма в 1,8 миллиарда долларов объединяет деньги, данные, вычисления и новые измерительные технологии от нескольких партнеров:

  • Biohub закрепляет усилия, взяв на себя обязательства в размере 500 миллионов долларов. Из этой суммы 400 миллионов долларов идут на новые измерительные технологии, которые расширяют то, что биологи на самом деле могут наблюдать: криоэлектронную томографию, которая разрешает околоатомные детали внутри клетки, а также передовую микроскопию, предназначенную для визуализации клеток в масштабах и на скоростях, к которым не могут приблизиться текущие лабораторные рабочие процессы.
  • Министерство энергетики инвестирует более 500 миллионов долларов в течение пяти лет в лабораторные измерения, моделирование и вычисления через свое Управление науки.
  • НИЗ будет координировать предоставление наборов данных, хранилищ и баз знаний, созданных за счет предварительных федеральных инвестиций на сумму более 500 миллионов долларов, при этом Biohub будет работать вместе с агентством над стандартизацией этих наборов данных для обучения моделей ИИ.
  • Google DeepMind, Isomorphic Labs и Meta совместно инвестируют 300 миллионов долларов в Инициативу виртуальной биологии, международную инициативу, о которой впервые было объявлено в апреле 2026 года, которая официально оформляется сегодняшним расширением.

Результатом станет открытый ресурс для мирового исследовательского сообщества, а не запатентованный набор данных, запертый внутри какой-либо одной компании.

Расширение, а не начало

Сегодняшнее объявление формализует и расширяет Инициативу виртуальной биологии, о которой впервые было объявлено в апреле 2026 года с мандатом на координацию сбора данных между учреждениями и научными дисциплинами. Апрельский запуск заложил основу; новые обязательства наполняют его федеральными деньгами, федеральными данными и инвестициями частного сектора.

Разделение труда имеет значение. Министерство энергетики располагает вычислительными мощностями мирового класса и национальным лабораторным оборудованием. НИЗ предоставляет стандартизированные наборы данных, накопленные за десятилетия исследований, финансируемых из федерального бюджета, — своего рода тщательно подобранные продольные биологические данные, которые ни одна лаборатория или компания не может восстановить. Biohub, исследовательская организация, поддерживаемая технической филантропией, выступает в качестве интегрирующего центра, который преобразует эти источники в форматы, на которых модели ИИ могут фактически обучаться.

Грандиозное испытание «Виртуальная ячейка»

Заявленная цель инициативы — дать ученым возможность проводить эксперименты в цифровом формате: предсказывать, как клетка реагирует на лекарство, генетическое нарушение или болезненное состояние, прежде чем прикоснуться к пипетке.

«Точная прогностическая модель биологии может значительно ускорить научные открытия, позволяя ученым проводить эксперименты в цифровом формате», — заявил в своем заявлении Алекс Райвс, руководитель научного отдела Biohub. «Понимание, полученное в результате этого, может открыть гораздо лучшее понимание болезней и открыть совершенно новые пути лечения».

«Из-за этого потенциала создание виртуальной клетки является одной из наиболее важных задач следующей эры науки», — добавил Ривс. «Это потребует скоординированных усилий по сбору данных в национальном и международном масштабе, поэтому эти партнеры собираются вместе».

Почему данные, а не только модели, являются узким местом

Искусственный интеллект в биологии дал знаковые результаты — семейство AlphaFold компании DeepMind продемонстрировало, что нейронные сети могут предсказывать структуры белков с экспериментальной точностью — но эти системы обучались на десятилетиях тщательно отобранных общедоступных данных. Передовые проблемы — от прогнозирования того, как целые клетки реагируют на вмешательства до моделирования клеточных взаимодействий, — требуют данных, которые по большей части еще не существуют в форме, готовой к использованию ИИ.

Именно на этот пробел нацелена инициатива. Вместо того, чтобы выпускать еще одну модель, партнеры финансируют непривлекательную инфраструктуру науки: расширяют данные о реакции клеток на вмешательства в гораздо большем количестве типов клеток и состояний, чем еще было изучено, создают и проверяют технологии для изучения клеток и их взаимодействий в большем масштабе, скорости и точности, а также создают общие репозитории, которые могут фактически использовать сторонние лаборатории.

Расширение также имеет оборонительное измерение. На сайте Hacker News, где это объявление привлекло значительное внимание, комментаторы противопоставили приверженность открытым данным удалению нынешней администрацией США ранее общедоступных наборов исследовательских данных с правительственных серверов — это противоречие между открытой наукой на границе и сокращением расходов в других местах.

Что это значит для ИИ в открытии лекарств

Для фармацевтической и биотехнологической промышленности идея заключается в том, что фундаментальные данные становятся общей общественной пользой. Isomorphic Labs, компания Alphabet по разработке лекарств, и Meta, которая проводит собственные фундаментальные исследования в области искусственного интеллекта и структуры белков, делают ставку на то, что более эффективное совместное использование данных ускорит разработку всех моделей, включая их собственные.

Если инициатива увенчается успехом, ближайшими результатами станут расширенные наборы данных клеточного ответа, охватывающие гораздо больше типов клеток и состояний, а также проверенная технология измерения, которая сокращает путь от гипотезы к высококачественным обучающим данным. Долгосрочным призом станет симуляция, достаточно хорошая для цифровой сортировки кандидатов на лекарства перед первым экспериментом в мокрой лаборатории.

Научное сообщество приглашается к участию: объявление Biohub завершается открытым призывом к «мировому научному сообществу» присоединиться к проекту.

Дополнительную информацию о том, как машинное обучение меняет науку о жизни, можно найти в обзоре исследований искусственного интеллекта на сайте AI Buzz Wire.

---

Будьте в курсе ИИ

Последние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.

Читать больше новостей об ИИ →