Google.org объявила о выборе 17 организаций для получения общего финансирования в размере 36 миллионов долларов в рамках конкурса Impact Challenge: AI for Science. Цель инициативы — использовать искусственный интеллект для ускорения исследований, связанных с климатом, здравоохранением и фундаментальными науками. Получатели финансирования смогут присоединиться к шестимесячной акселерационной программе, участники которой получат техническое наставничество, инженерную поддержку и доступ к инфраструктурным возможностям Google.
Отбор состоялся после открытого конкурса, на который поступили заявки из 30 стран. Проекты охватывают различные области: от прогнозирования штормов и разработки термоядерной энергетики до проектирования методов лечения и изучения генетических изменений.
Примеры инноваций в сфере климата и энергетики
AfriClimate AI Limited анализирует прошлые погодные показатели опасных штормовых систем в Африке, стремясь увеличить время предупреждения о внезапных наводнениях с менее чем трёх часов до более чем шести часов. Inria Chile Research Center создаёт мультимодальную фундаментальную модель океана, формируя цифрового двойника морских экосистем Земли.
В энергетике Max Planck Institute for Plasma Physics совместно с TU Eindhoven использует искусственный интеллект, основанный на физических принципах, для моделирования турбулентных условий внутри термоядерных реакторов и сокращения разрыва между моделированием и практическим применением. University of Texas at Austin также разрабатывает модели нейронных сетей для ускорения проектирования компактных термоядерных реакторов.
Среди других проектов — автоматизированное открытие материалов в Massachusetts Institute of Technology, разработка интерпретируемых климатических моделей в UC San Diego, совершенствование натрий-ионных аккумуляторов в University of Cambridge и проектирование белков с использованием естественного языка в University of Washington для таких применений, как разложение пластика.
Искусственный интеллект в исследованиях здоровья
AITHYRA Research Institute совместно с EPFL стремится понять, как вирусы манипулируют клетками, и создать библиотеку белков, спроектированных с помощью искусственного интеллекта, для поиска методов лечения белков, которые сложно таргетировать лекарственными препаратами. Allen Institute разрабатывает последовательности ДНК, нацеленные на типы клеток мозга, наиболее подверженные нейродегенеративным заболеваниям, при этом модели, последовательности и результаты будут распространяться открыто.
Другие инициативы в сфере здравоохранения включают разработку точной химической терапии в Australian National University, изучение влияния генетических вариантов на регуляцию соединения РНК в National University of Singapore и выявление неизвестных причин мутаций в New York University Grossman School of Medicine.
University of California, Berkeley также разрабатывает методы извлечения интерпретируемых клинических биомаркеров из медицинских моделей, работающих как «чёрные ящики», а University of Cape Town создаёт платформу для картирования генетической вариативности африканских генов, участвующих в метаболизме лекарств. В список также входят инженерные модели для сравнения регенерации сердца в University of Pittsburgh и фундаментальная модель для проектирования пептидных препаратов в University of Toronto.
Что меняется на практике?
Программа не объявляет о создании единой модели искусственного интеллекта или готового продукта. Вместо этого она направляет финансирование и инженерную поддержку специализированным исследовательским проектам, которые могут получить пользу от масштабирования вычислений и совершенствования моделей. Непосредственная ценность гранта заключается в объединении научной экспертизы и технической инфраструктуры, тогда как конечные результаты — например, повышение точности прогнозов или создание пригодных для применения методов лечения — зависят от прогресса каждого проекта и его способности перейти от исследований к проверяемому практическому применению.
Характер проектов указывает на растущую зависимость от мультимодальных моделей, интерпретируемого искусственного интеллекта и фундаментальных моделей в областях, требующих специализированных данных и научных экспериментов. Однако в объявлении не указаны объём финансирования для каждой организации, сроки получения результатов проектов или единые критерии их оценки.