Michael Johnson
El 28 de octubre de 2026, Meta anunció 2 millones de dólares de apoyo a la investigación en cinco universidades de Estados Unidos. La ayuda varía según la institución y el proyecto: incluye acceso a modelos y tecnologías de Meta, colaboración con investigadores de la empresa y financiación para algunos proyectos. Los trabajos abarcan medicina, física, química, biología, informática y matemáticas.
El programa incluye el Instituto de Tecnología de California, la Facultad de Medicina de la Universidad Estatal de Ohio, la Universidad Estatal de Luisiana, la Universidad de Indiana y UTHealth Houston. Los equipos utilizarán modelos Muse, entre ellos Muse Spark Open, Muse Wonder, Muse Spark y Muse Glimmer, además de herramientas de visión artificial como SAM, V-JEPA y DINO. Meta afirma que los proyectos médicos ejecutarán los modelos en la infraestructura de las propias instituciones, que conservarán el control de los datos clínicos y de los pacientes.
Proyectos clínicos probados con datos reales
En la Facultad de Medicina de la Universidad Estatal de Ohio, un equipo estudia cómo combinar tomografías computarizadas abdominales rutinarias, historiales médicos longitudinales y electrocardiogramas disponibles para evaluar el riesgo futuro de insuficiencia cardíaca con fracción de eyección preservada. Otros proyectos de la universidad se centran en preparar borradores de informes radiológicos con datos multimodales y compararlos con imágenes anteriores, evaluar métricas de calidad de esos informes y estudiar por separado cómo los radiólogos aceptan o rechazan las recomendaciones de la IA en un entorno clínico simulado. Otro equipo desarrolla un sistema de agentes que analiza el historial cognitivo del paciente y ayuda al médico a elegir los siguientes pasos informativos al evaluar la enfermedad de Alzheimer.
En LSU, el apoyo abarca cinco proyectos en cuatro campus: un registro interuniversitario de resultados neuroquirúrgicos; Eyes-On, para vigilar a bebés con cánulas de traqueostomía; formación médica en realidad virtual; evaluación de sistemas de radiofrecuencia para estimar la postura, potencialmente aplicables a la detección privada de caídas; e IA basada en causalidad para analizar los resultados del tratamiento del cáncer de cabeza y cuello. El doctor Michael Dunham y Supratik Mukhopadhyay participan en el desarrollo de Eyes-On. Según la descripción de LSU, el sistema debería rastrear la posición de la cánula y alertar si se desplaza; el vídeo se procesa localmente, junto a la cuna. Meta añade que ya se ha publicado una prueba de concepto de Eyes-On y que el desarrollo continúa.
La Universidad de Indiana trabaja en tres áreas. NeoSmartML+ estudia herramientas multimodales para la atención materna y neonatal, diseñadas para funcionar sin conexión en dispositivos Android económicos. Otra línea investiga cómo los niños aprenden palabras y conceptos visuales a partir de la experiencia cotidiana. La tercera se centra en adaptar agentes conversacionales a las características de comunicación de las personas con demencia. En UTHealth Houston se estudian la ejecución local de modelos en infraestructura propia de GPU, el rendimiento de escenarios con agentes en interfaces médicas y el análisis de historiales heterogéneos de pacientes con glioblastoma. Meta describe una evaluación inicial de UTHealth, realizada con una muestra de 65 casos, como una prueba del flujo de trabajo.
Retos científicos, de las matemáticas a la química
En Caltech, los investigadores comprobarán si los modelos de lenguaje ayudan a abordar problemas abiertos de matemáticas y ciencias físicas. Un proyecto crea una base de datos de problemas matemáticos de investigación y evalúa si los modelos pueden formalizar hipótesis, encontrar lemas y producir demostraciones verificables por máquina. Otras líneas incluyen modelos físicos, la predicción de reacciones químicas a partir de notas de laboratorio inéditas, la construcción de teorías matemáticas para sistemas biológicos y la creación de resultados científicos verificables formalmente.
Estos proyectos plantean distintas formas de evaluar los resultados: los equipos clínicos pueden comparar las estimaciones con datos médicos y con el trabajo de especialistas, mientras que los grupos científicos pueden contrastarlas con observaciones experimentales y demostraciones formales. En la descripción del programa de Meta se presentan los planes de investigación y los proyectos ya iniciados; su valor práctico podrá evaluarse según los métodos y resultados que los equipos publiquen durante su trabajo.
Los datos permanecen bajo el control de las universidades
Según Meta, las universidades realizan por su cuenta las investigaciones médicas en sus propios entornos y conservan el control de los datos clínicos y de los pacientes: los datos no se transfieren a Meta, la empresa no los procesa y no tiene acceso a ellos. Esto permite a los participantes estudiar el uso local de modelos con registros sensibles, incluidas imágenes y textos médicos.
El programa combina financiación para proyectos específicos con acceso a modelos y colaboración técnica. Sus resultados dependerán de si los métodos reproducibles y los datos publicados demuestran la utilidad de los modelos para tareas de investigación concretas, desde la evaluación clínica y la formación médica hasta las demostraciones matemáticas y los experimentos científicos.
