Коаліція на чолі з Biohub, Міністерством енергетики США та Національним інститутом охорони здоров’я оголосила про виділення 1,8 мільярда доларів США для створення та відкритого обміну даними, необхідними для підготовки прогнозних моделей штучного інтелекту в біології — те, що дослідники називають прагненням до «віртуальної клітини».
Оголошення, зроблене в середу в Редвуд-Сіті, штат Каліфорнія, об’єднує федеральні агентства, філантропію та три найвідоміші організації зі штучного інтелекту в тому, що Biohub описує як найбільшу на сьогодні скоординовану ініціативу зі створення біологічних даних, готових для штучного інтелекту. For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.
Хто за що платить
Цифра в 1,8 мільярда доларів поєднує гроші, дані, обчислення та нові технології вимірювання від кількох партнерів:
- Biohub підтримує зусилля завдяки засновницьким зобов’язанням у розмірі 500 мільйонів доларів. З них 400 мільйонів доларів на підтримку нових технологій вимірювання, які розширюють те, що біологи можуть реально спостерігати: кріоелектронну томографію, яка розрізняє майже атомні деталі всередині клітини, поряд із вдосконаленою мікроскопією, призначеною для зображення клітин у масштабах і швидкостях, до яких не підходять поточні лабораторні робочі процеси.
- Міністерство енергетики інвестує понад 500 мільйонів доларів США протягом п’яти років у лабораторні вимірювання, моделювання та обчислення через свій Офіс науки.
- NIH координуватиме внесок наборів даних, сховищ і баз знань, розроблених завдяки попереднім федеральним інвестиціям у розмірі понад 500 мільйонів доларів США, а Biohub працюватиме разом з агентством над стандартизацією цих наборів даних для навчання моделі ШІ.
- Google DeepMind, Isomorphic Labs і Meta спільно інвестують 300 мільйонів доларів у Ініціативу віртуальної біології, міжнародну ініціативу, про яку вперше було оголошено у квітні 2026 року, офіційно оформлену сьогоднішнім розширенням.
Результатом стане відкритий ресурс для світової дослідницької спільноти, а не приватний набір даних, заблокований в одній компанії.
Розширення, а не початок
Сьогоднішнє оголошення формалізує та розширює Ініціативу віртуальної біології, яка була вперше оголошена у квітні 2026 року з мандатом на координацію створення даних між установами та науковими дисциплінами. Квітневий запуск створив основу; нові зобов’язання наповнюють його федеральними грошима, федеральними даними та інвестиціями приватного сектора.
Розподіл праці має значення. DOE пропонує обчислювальну потужність світового рівня та національне лабораторне обладнання. NIH надає стандартизовані набори даних, накопичені десятиліттями досліджень, що фінансуються з федерального бюджету, — це такі підібрані, поздовжні біологічні дані, які жодна лабораторія чи компанія не може відновити. Biohub, дослідницька організація, яку підтримує технічна філантропія, виступає в якості інтеграційного центру, який нормалізує ці джерела у формати, на яких моделі штучного інтелекту можуть фактично тренуватися.
Великий виклик «Віртуальна клітинка».
Оголошена мета ініціативи — дати вченим можливість проводити експерименти в цифровому вигляді: передбачити, як клітина реагує на ліки, генетичні порушення або хворобливий стан, перш ніж торкнутися піпетки.
«Точна прогностична модель біології може значно прискорити наукові відкриття, дозволяючи вченим проводити експерименти в цифровому вигляді», — сказав Алекс Рівз, голова наукового відділу Biohub, в повідомленні. «Інформація, отримана в результаті цього, може розкрити набагато краще розуміння хвороби та відкрити абсолютно нові шляхи лікування».
«Завдяки цьому потенціалу створення віртуальної клітини є одним із найважливіших викликів для наступної ери науки», — додав Рівз. «Це потребуватиме скоординованих зусиль зі створення даних на національному та міжнародному рівнях, тому ці партнери збираються разом».
Чому вузьким місцем є дані, а не лише моделі
Штучний інтелект у біології дав значні результати — сімейство AlphaFold від DeepMind продемонструвало, що нейронні мережі можуть передбачати білкові структури з експериментальною точністю — але ці системи навчалися на десятиліттях загальнодоступних даних. Граничні проблеми, від прогнозування того, як цілі клітини реагують на втручання, до моделювання клітинних взаємодій, вимагають даних, які в основному ще не існують у формі, готовій для ШІ.
Саме на цю прогалину спрямована ініціатива. Замість того, щоб випускати іншу модель, партнери фінансують неприголомшливу інфраструктуру науки: розширюють дані про реакцію клітин на втручання в набагато більше типів клітин і станів, ніж досі вивчено, розробляють і перевіряють технології для вивчення клітин та їх взаємодії в більшому масштабі, швидкості та точності, а також збирають спільні сховища, які можуть використовувати сторонні лабораторії.
Розширення також має оборонний вимір. На Hacker News, де це оголошення привернуло значну увагу, коментатори протиставляли зобов’язання щодо відкритих даних із видаленням нинішньою адміністрацією США раніше загальнодоступних наборів дослідницьких даних з урядових серверів — це напруга між відкритою наукою на кордоні та скороченням в інших місцях.
Що це означає для штучного інтелекту у пошуках ліків
Для фармацевтичної та біотехнологічної промисловості головне повідомлення полягає в тому, що фундаментальні дані стають спільною суспільною корисністю. Isomorphic Labs, компанія Alphabet, що займається розробкою ліків, і Meta, яка проводить власні фундаментальні дослідження штучного інтелекту та роботу над структурою білків, роблять ставку на те, що кращий спільний доступ до даних прискорить моделі кожного, включно з їхніми власними.
Якщо ініціатива вдасться, найближчими результатами стануть розширені набори даних клітинної відповіді, які охоплюють набагато більше типів клітин і станів, а також підтверджену технологію вимірювання, яка скорочує шлях від гіпотези до високоякісних навчальних даних. Довгостроковий приз — це симуляція, достатньо хороша для цифрового сортування кандидатів на наркотики перед першим експериментом у мокрій лабораторії.
Наукову спільноту прямо запрошують до участі: оголошення Biohub завершується відкритим закликом до «світової наукової спільноти» приєднатися до проекту.
Щоб дізнатися більше про те, як машинне навчання змінює науку про життя, дивіться звіт про дослідження ШІ від AI Buzz Wire.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
