Michael Johnson
28 października 2026 roku Meta ogłosiła wsparcie badań w wysokości 2 mln dolarów na pięciu amerykańskich uniwersytetach. Forma pomocy zależy od instytucji i projektu: obejmuje dostęp do modeli i technologii Meta, współpracę z badaczami firmy oraz finansowanie wybranych projektów. Badania dotyczą medycyny, fizyki, chemii, biologii, informatyki i matematyki.
Do programu dołączyły California Institute of Technology, College of Medicine Uniwersytetu Stanowego Ohio, Uniwersytet Stanowy Luizjany, Uniwersytet Indiany i UTHealth Houston. Zespoły będą korzystać z modeli Muse, w tym Muse Spark Open, Muse Wonder, Muse Spark i Muse Glimmer, a także z narzędzi widzenia komputerowego SAM, V-JEPA i DINO. Meta informuje, że modele w projektach medycznych będą uruchamiane w infrastrukturze samych instytucji, które zachowają kontrolę nad danymi klinicznymi i pacjentów.
Projekty kliniczne są testowane na rzeczywistych danych
W College of Medicine Uniwersytetu Stanowego Ohio zespół bada, jak połączyć standardowe tomografie komputerowe jamy brzusznej, podłużną dokumentację medyczną i dostępne zapisy EKG, by oceniać przyszłe ryzyko niewydolności serca z zachowaną frakcją wyrzutową. Inne projekty uniwersytetu dotyczą przygotowywania wstępnych opisów radiologicznych na podstawie danych multimodalnych i porównania z wcześniejszymi obrazami, oceny wskaźników jakości takich opisów oraz osobnego badania tego, jak radiolodzy przyjmują lub odrzucają rekomendacje AI w symulowanym środowisku klinicznym. Kolejny zespół opracowuje system agentowy analizujący historię poznawczą pacjenta i pomagający lekarzowi wybrać kolejne, najbardziej informacyjne kroki w ocenie choroby Alzheimera.
Wsparcie na LSU obejmuje pięć projektów na czterech kampusach: międzyuczelniany rejestr wyników neurochirurgicznych, system Eyes-On do monitorowania niemowląt z rurkami tracheostomijnymi, szkolenie lekarzy w wirtualnej rzeczywistości, testowanie systemów RF do oceny pozycji, które mogą być wykorzystywane do prywatnego wykrywania upadków, oraz opartą na przyczynowości AI do analizy wyników leczenia raka głowy i szyi. W prace nad Eyes-On zaangażowani są doktor Michael Dunham i Supratik Mukhopadhyay. Według opisu LSU system ma śledzić położenie rurki i ostrzegać o jej przesunięciu; obraz wideo jest przetwarzany lokalnie, przy łóżeczku. Meta informuje również, że opublikowano już wstępny dowód koncepcji Eyes-On, a prace nad systemem trwają.
Uniwersytet Indiany prowadzi trzy projekty. NeoSmartML+ bada multimodalne narzędzia wspierające opiekę nad matkami i noworodkami, przystosowane do pracy offline na niedrogich urządzeniach z Androidem. Drugi projekt dotyczy tego, jak dzieci przyswajają słowa i pojęcia wizualne na podstawie codziennych doświadczeń. Trzeci koncentruje się na dostosowaniu agentów konwersacyjnych do sposobu komunikowania się osób z demencją. W UTHealth Houston badacze analizują lokalne uruchamianie modeli na własnej infrastrukturze GPU, wydajność scenariuszy agentowych w interfejsach medycznych oraz analizę różnorodnych dokumentacji pacjentów z glejakiem wielopostaciowym. Meta opisuje wstępny test UTHealth na próbie 65 przypadków jako ocenę przepływu pracy.
Od matematyki po chemię: zagadnienia naukowe
W Caltech badacze sprawdzą, czy modele językowe mogą pomóc w rozwiązywaniu otwartych problemów z matematyki i nauk fizycznych. Jeden z projektów tworzy bazę matematycznych problemów badawczych i ocenia, czy modele potrafią formalizować hipotezy, znajdować lemmas i tworzyć dowody możliwe do zweryfikowania maszynowo. Inne kierunki obejmują modele fizyczne, przewidywanie reakcji chemicznych na podstawie nieopublikowanych notatek laboratoryjnych, tworzenie teorii matematycznych dla systemów biologicznych oraz opracowywanie formalnie weryfikowalnych wyników naukowych.
Projekty te wyznaczają różne sposoby weryfikacji wyników: zespoły kliniczne mogą porównywać oceny z danymi medycznymi i pracą specjalistów, a zespoły naukowe — z obserwacjami eksperymentalnymi i dowodami formalnymi. W opisie programu Meta przedstawia plany badawcze i projekty, które już się rozpoczęły; ich praktyczną wartość będzie można ocenić na podstawie metod i wyników publikowanych przez zespoły w miarę postępu prac.
Dane pozostają pod kontrolą uniwersytetów
Według oświadczenia Meta uniwersytety samodzielnie prowadzą badania medyczne we własnych środowiskach i zachowują kontrolę nad danymi klinicznymi oraz danymi pacjentów: dane nie są przekazywane Meta, przetwarzane przez firmę ani jej udostępniane. Dzięki temu uczestnicy mogą badać lokalne zastosowanie modeli do wrażliwych dokumentacji, w tym obrazów i tekstów medycznych.
Program łączy finansowanie wybranych projektów z dostępem do modeli i współpracą techniczną. Jego rezultaty będą zależeć od tego, czy powtarzalne metody i opublikowane dane wykażą przydatność modeli w konkretnych zadaniach badawczych — od oceny klinicznej i szkolenia lekarzy po dowody matematyczne i eksperymenty naukowe.
