Michael Johnson
2026年10月28日、Metaは米国の5大学における研究に200万ドルの支援を発表した。支援内容は機関やプロジェクトによって異なり、Metaのモデルや技術へのアクセス、同社の研究者との連携、個別プロジェクトへの資金提供が含まれる。研究分野は医療、物理学、化学、生物学、コンピューターサイエンス、数学に及ぶ。
参加機関は、カリフォルニア工科大学、オハイオ州立大学医学部、ルイジアナ州立大学、インディアナ大学、UTHealth Houston。研究チームはMuse Spark Open、Muse Wonder、Muse Spark、Muse GlimmerなどのMuseモデルと、SAM、V-JEPA、DINOなどのコンピュータービジョンツールを利用する。Metaによると、医療プロジェクトでは各機関のインフラ上でモデルを実行し、臨床データと患者データの管理権限を維持する。
臨床プロジェクトでは実際のデータを用いて検証
オハイオ州立大学医学部のチームは、通常の腹部CT、経時的な医療記録、利用可能な心電図を組み合わせ、駆出率が保たれた心不全の将来リスクを評価する方法を研究する。同大学のほかのプロジェクトでは、マルチモーダルデータと過去の画像との比較を用いた放射線科レポートの草案作成、そのレポートの品質指標の評価、さらに模擬臨床環境で放射線科医がAIの提案を受け入れるか退けるかを調べる研究に取り組む。別のチームは、患者の認知機能の経過を分析し、アルツハイマー病の評価で次に有益な手順を医師が選ぶのを支援するエージェントシステムを開発する。
LSUでは、4つのキャンパスで5つのプロジェクトが支援対象となる。内容は、大学間の脳神経外科転帰レジストリ、気管切開チューブを装着した乳児を見守るEyes-On、仮想現実を使った医師の訓練、プライバシーを保った転倒検知への応用が期待されるRF方式の姿勢推定システムの検証、頭頸部がん治療の転帰を分析する因果推論に基づくAIだ。Eyes-Onの開発には、マイケル・ダナム博士とスプラティック・ムコパディヤイが参加している。LSUの説明によると、このシステムはチューブの位置を追跡し、ずれを警告することを目指しており、映像はベッドサイドの近くでローカル処理される。Metaは、Eyes-Onの概念実証がすでに公開され、開発が続いているとも述べている。
インディアナ大学では3つの研究を進める。NeoSmartML+は、低価格のAndroid端末上でオフライン動作する、母子ケア向けマルチモーダルツールを研究する。別の研究では、子どもが日常の経験から言葉や視覚的な概念をどのように学ぶかを調べる。3つ目は、認知症の人のコミュニケーション特性に合わせて会話エージェントを適応させる研究だ。UTHealth Houstonでは、独自のGPUインフラ上でモデルをローカル実行する方法、医療インターフェースにおけるエージェント型ワークフローの性能、膠芽腫患者の多様な記録の分析を研究する。Metaは、UTHealthによる65症例の初期検証をワークフローの検証として説明している。
数学から化学まで、科学上の課題に取り組む
カリフォルニア工科大学では、言語モデルが未解決の数学や物理科学の課題に取り組む助けとなるかを検証する。あるプロジェクトは数学研究の課題データベースを構築し、モデルが仮説を形式化し、補題を見つけ、機械で検証可能な証明を作成できるかを評価する。そのほか、物理モデル、未公開の実験記録に基づく化学反応予測、生物システムの数学理論の構築、形式検証可能な科学的成果物の作成などにも取り組む。
これらのプロジェクトでは、成果をさまざまな方法で検証する。臨床チームは評価結果を医療データや専門家の業務と照らし合わせ、科学研究チームは実験観察や形式的な証明と比較できる。Metaのプログラム説明には研究計画とすでに始まっているプロジェクトが示されており、各チームが研究を進める中で公表する手法と結果を通じて、実用的な価値を評価できるようになる。
データの管理権限は大学が保持
Metaの説明によると、大学は自らの環境で医療研究を実施し、臨床データと患者データの管理権限を維持する。データはMetaに転送されず、同社による処理も行われず、Metaがアクセスすることもない。これにより、参加機関は医療画像やテキストを含む機微な記録に対し、モデルをローカルで利用する研究を行える。
このプログラムは、個別プロジェクトへの資金提供とモデルへのアクセス、技術面での連携を組み合わせる。成果の評価は、臨床評価や医師の訓練から数学的証明、科学実験に至る個々の研究課題で、再現可能な手法と公表データがモデルの有用性をどこまで示すかに左右される。
