กลุ่มพันธมิตรที่นำโดย Biohub กระทรวงพลังงานของสหรัฐอเมริกา และสถาบันสุขภาพแห่งชาติ ได้ประกาศความมุ่งมั่นมูลค่า 1.8 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ในการสร้างและแบ่งปันข้อมูลที่จำเป็นในการฝึกอบรมโมเดลชีววิทยาเชิงคาดการณ์ AI ของชีววิทยาอย่างเปิดเผย ซึ่งเป็นสิ่งที่นักวิจัยเรียกว่าการแสวงหา "เซลล์เสมือน"

การประกาศดังกล่าว ซึ่งมีขึ้นเมื่อวันพุธที่เมืองเรดวูดซิตี้ รัฐแคลิฟอร์เนีย เป็นการรวมตัวของหน่วยงานรัฐบาลกลาง องค์กรการกุศล และองค์กร AI ที่โดดเด่นที่สุดสามแห่งของโลก ในสิ่งที่ Biohub อธิบายว่าเป็นความมุ่งมั่นในการประสานงานที่ใหญ่ที่สุดในการสร้างข้อมูลทางชีวภาพที่พร้อมสำหรับ AI จนถึงปัจจุบัน For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.

ใครจ่ายเงินเพื่ออะไร

ตัวเลข 1.8 พันล้านดอลลาร์เป็นการผสมผสานระหว่างเงิน ข้อมูล การคำนวณ และเทคโนโลยีการวัดผลใหม่ๆ จากพันธมิตรหลายราย:

  • Biohub ยึดเหนี่ยวความพยายามด้วยความมุ่งมั่นในการก่อตั้งมูลค่า 500 ล้านดอลลาร์ ในจำนวนนั้น มูลค่า 400 ล้านดอลลาร์สนับสนุนเทคโนโลยีการวัดใหม่ๆ ที่ขยายขอบเขตสิ่งที่นักชีววิทยาสามารถสังเกตได้จริง ได้แก่ ภาพเอกซเรย์อิเล็กตรอนด้วยความเย็นจัด ซึ่งแก้ไขรายละเอียดที่ใกล้อะตอมภายในเซลล์ ควบคู่ไปกับกล้องจุลทรรศน์ขั้นสูงที่ออกแบบมาเพื่อสร้างภาพเซลล์ในระดับขนาดและความเร็วที่ขั้นตอนการทำงานของห้องปฏิบัติการในปัจจุบันไม่สามารถเข้าถึงได้
  • กระทรวงพลังงาน จะลงทุนมากกว่า 500 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในระยะเวลา 5 ปีในด้านการตรวจวัด การสร้างแบบจำลอง และการคำนวณในห้องปฏิบัติการผ่านทางสำนักงานวิทยาศาสตร์
  • NIH จะประสานงานการมีส่วนร่วมของชุดข้อมูล พื้นที่เก็บข้อมูล และฐานความรู้ที่พัฒนาผ่านการลงทุนมากกว่า 500 ล้านดอลลาร์ของรัฐบาลกลางก่อนหน้านี้ โดย Biohub ทำงานร่วมกับหน่วยงานเพื่อสร้างมาตรฐานชุดข้อมูลเหล่านั้นสำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI
  • Google DeepMind, Isomorphic Labs และ Meta ร่วมกันลงทุน 300 ล้านดอลลาร์ในโครงการ Virtual Biology Initiative ซึ่งเป็นความพยายามระดับนานาชาติ ซึ่งประกาศครั้งแรกในเดือนเมษายน 2026 ซึ่งเป็นการขยายธุรกิจอย่างเป็นทางการในปัจจุบัน

ผลลัพธ์ที่ได้จะเป็นแหล่งข้อมูลแบบเปิดสำหรับชุมชนการวิจัยทั่วโลก ไม่ใช่ชุดข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ที่ถูกล็อกอยู่ภายในบริษัทใดบริษัทหนึ่ง

การขยายตัว ไม่ใช่จุดเริ่มต้น

การประกาศในวันนี้ทำให้ Virtual Biology Initiative เป็นทางการและขยายขนาดขึ้น ซึ่งประกาศครั้งแรกในเดือนเมษายน 2026 โดยมีเป้าหมายในการประสานงานการสร้างข้อมูลระหว่างสถาบันและสาขาวิชาทางวิทยาศาสตร์ การเปิดตัวในเดือนเมษายนได้กำหนดกรอบการทำงาน ข้อผูกพันใหม่นี้เต็มไปด้วยเงินของรัฐบาลกลาง ข้อมูลของรัฐบาลกลาง และการลงทุนของภาคเอกชน

เรื่องการแบ่งงาน. DOE นำเสนอความสามารถในการประมวลผลระดับโลกและอุปกรณ์ในห้องปฏิบัติการระดับประเทศ NIH นำชุดข้อมูลที่เป็นมาตรฐานที่สะสมมาตลอดหลายทศวรรษของการวิจัยที่ได้รับทุนสนับสนุนจากรัฐบาลกลาง ซึ่งเป็นข้อมูลทางชีววิทยาตามยาวที่ได้รับการดูแลจัดการและไม่มีห้องปฏิบัติการหรือบริษัทใดสามารถสร้างใหม่ได้ Biohub ซึ่งเป็นองค์กรวิจัยที่ได้รับการสนับสนุนจากองค์กรการกุศลด้านเทคโนโลยี ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางในการบูรณาการซึ่งจะทำให้แหล่งข้อมูลเหล่านี้เป็นมาตรฐานในรูปแบบที่โมเดล AI สามารถฝึกฝนได้จริง

ความท้าทายอันยิ่งใหญ่ 'เซลล์เสมือน'

เป้าหมายที่ระบุไว้ของโครงการริเริ่มคือการทำให้นักวิทยาศาสตร์สามารถทำการทดลองแบบดิจิทัลได้ เพื่อคาดการณ์ว่าเซลล์ตอบสนองต่อยาอย่างไร การรบกวนทางพันธุกรรม หรือสถานะของโรค ก่อนที่จะสัมผัสปิเปต

“แบบจำลองการทำนายทางชีววิทยาที่แม่นยำสามารถเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ได้อย่างมาก โดยช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ทำการทดลองแบบดิจิทัลได้” อเล็กซ์ ริฟส์ หัวหน้าฝ่ายวิทยาศาสตร์ของ Biohub กล่าวในประกาศ “ข้อมูลเชิงลึกที่มาจากสิ่งนี้สามารถปลดล็อกความเข้าใจเกี่ยวกับโรคได้มากขึ้น และเปิดเส้นทางใหม่ในการรักษา”

“ด้วยศักยภาพนี้ การสร้างเซลล์เสมือนจึงเป็นหนึ่งในความท้าทายที่สำคัญที่สุดสำหรับวิทยาศาสตร์ยุคต่อไป” Rives กล่าวเสริม “จะต้องอาศัยความพยายามในการสร้างข้อมูลที่ประสานงานกันในระดับชาติและระดับนานาชาติ ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมพันธมิตรเหล่านี้จึงมารวมตัวกัน”

เหตุใดข้อมูล ไม่ใช่แค่โมเดล เท่านั้น จึงเป็นคอขวด

AI ในด้านชีววิทยาให้ผลลัพธ์ที่สำคัญ — กลุ่มผลิตภัณฑ์ AlphaFold ของ DeepMind แสดงให้เห็นว่าโครงข่ายประสาทเทียมสามารถทำนายโครงสร้างโปรตีนได้ด้วยความแม่นยำในการทดลอง แต่ระบบเหล่านั้นได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลสาธารณะที่ได้รับการดูแลจัดการมานานหลายทศวรรษ ปัญหาชายแดน ตั้งแต่การทำนายว่าเซลล์ทั้งหมดตอบสนองต่อการแทรกแซงอย่างไร ไปจนถึงการสร้างแบบจำลองการโต้ตอบของเซลล์ จำเป็นต้องมีข้อมูลซึ่งส่วนใหญ่ยังไม่มีอยู่ในรูปแบบที่พร้อมสำหรับ AI

นั่นคือช่องว่างของเป้าหมายความคิดริเริ่ม แทนที่จะปล่อยโมเดลอื่น พันธมิตรต่างให้ทุนสนับสนุนโครงสร้างพื้นฐานทางวิทยาศาสตร์ที่ไม่สวยงาม ได้แก่ การขยายข้อมูลการตอบสนองของเซลล์ไปสู่การแทรกแซงในประเภทและสภาวะของเซลล์มากกว่าที่ยังมีการศึกษา การสร้างและตรวจสอบเทคโนโลยีสำหรับการศึกษาเซลล์และการโต้ตอบของพวกมันในระดับที่มากขึ้น ความเร็ว และความแม่นยำ และการรวบรวมพื้นที่เก็บข้อมูลที่ใช้ร่วมกันซึ่งห้องปฏิบัติการภายนอกสามารถใช้ได้จริง

การขยายตัวยังมีมิติการป้องกันอีกด้วย ใน Hacker News ซึ่งการประกาศดังกล่าวดึงดูดความสนใจอย่างมาก ผู้แสดงความคิดเห็นได้เปรียบเทียบความมุ่งมั่นด้านข้อมูลแบบเปิดกับการที่รัฐบาลสหรัฐฯ ในปัจจุบันลบชุดข้อมูลการวิจัยสาธารณะก่อนหน้านี้ออกจากเซิร์ฟเวอร์ของรัฐบาล ซึ่งเป็นความตึงเครียดระหว่างวิทยาศาสตร์แบบเปิดที่ชายแดนและการถอยห่างในที่อื่น

AI มีความหมายอย่างไรในการค้นคว้ายา

สำหรับอุตสาหกรรมยาและเทคโนโลยีชีวภาพ ข้อความก็คือข้อมูลพื้นฐานกำลังกลายเป็นสาธารณูปโภคสาธารณะที่ใช้ร่วมกัน Isomorphic Labs บริษัทออกแบบยาของ Alphabet และ Meta ซึ่งมีการวิจัย AI พื้นฐานและงานโครงสร้างโปรตีนเป็นของตัวเอง ต่างก็เดิมพันว่าข้อมูลที่แบ่งปันดีกว่าจะช่วยเร่งโมเดลของทุกคน รวมถึงโมเดลของตัวเองด้วย

หากโครงการริเริ่มนี้ประสบความสำเร็จ การส่งมอบในระยะสั้นจะเป็นชุดข้อมูลการตอบสนองของเซลล์ที่ขยายออกไป ซึ่งครอบคลุมประเภทและสภาวะของเซลล์เพิ่มมากขึ้น พร้อมด้วยเทคโนโลยีการวัดที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว ซึ่งจะทำให้เส้นทางจากสมมติฐานไปสู่ข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงสั้นลง รางวัลระยะยาวคือการจำลองที่ดีพอที่จะคัดแยกกลุ่มยาแบบดิจิทัลก่อนการทดลองในห้องปฏิบัติการเปียกครั้งแรก

ชุมชนวิทยาศาสตร์ได้รับเชิญอย่างชัดเจนให้เข้าร่วม: การประกาศของ Biohub ปิดท้ายด้วยการเรียกร้องให้ "ชุมชนวิทยาศาสตร์ทั่วโลก" เข้าร่วมโครงการ

หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมว่าแมชชีนเลิร์นนิงกำลังพลิกโฉมวิทยาศาสตร์ชีวภาพอย่างไร โปรดดูรายงานการวิจัย AI ของ AI Buzz Wire

---

Stay Ahead of AI

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

Read more AI news →