Michael Johnson
28 октября 2026 года Meta объявила о поддержке исследований на $2 млн в пяти университетах США. Форма помощи зависит от учреждения и проекта: она включает доступ к моделям и технологиям Meta, сотрудничество с исследователями компании и финансирование отдельных проектов. Работы охватывают медицину, физику, химию, биологию, информатику и математику.
В программу вошли Калифорнийский технологический институт, Медицинский колледж Университета штата Огайо, Университет штата Луизиана, Университет Индианы и UTHealth Houston. Команды будут использовать модели Muse, включая Muse Spark Open, Muse Wonder, Muse Spark и Muse Glimmer, а также инструменты компьютерного зрения SAM, V-JEPA и DINO. Meta сообщает, что медицинские проекты будут запускать модели в инфраструктуре самих учреждений, сохраняя контроль над клиническими данными и данными пациентов.
Клинические проекты проверяют на реальных данных
В Медицинском колледже Университета штата Огайо команда исследует, как сочетать обычные КТ брюшной полости, продольные медицинские записи и доступные ЭКГ, чтобы оценивать будущий риск сердечной недостаточности с сохранённой фракцией выброса. Другие проекты университета посвящены подготовке черновиков рентгенологических заключений с использованием мультимодальных данных и сравнением с предыдущими снимками, оценке показателей качества таких заключений и отдельному исследованию того, как рентгенологи принимают или отвергают рекомендации ИИ в смоделированной клинической среде. Ещё одна команда разрабатывает агентную систему, которая анализирует историю когнитивных изменений пациента и помогает врачу выбирать следующие информативные шаги при оценке болезни Альцгеймера.
В LSU поддержка охватывает пять проектов в четырёх кампусах: межуниверситетский реестр результатов нейрохирургического лечения, Eyes-On для наблюдения за младенцами с трахеостомическими трубками, обучение врачей в виртуальной реальности, проверку RF-систем оценки позы, потенциально пригодных для приватного обнаружения падений, и причинно-обоснованный ИИ для анализа результатов лечения рака головы и шеи. В разработке Eyes-On участвуют доктор Майкл Данэм и Супратик Мукхопадхьяй. По описанию LSU, система должна отслеживать положение трубки и предупреждать о её смещении; видео обрабатывается локально рядом с кроваткой. Meta отдельно сообщает, что для Eyes-On уже опубликовано доказательство концепции и что разработка продолжается.
Университет Индианы ведёт работу по трём направлениям. NeoSmartML+ исследует мультимодальные инструменты для ухода за матерями и новорождёнными, рассчитанные на работу без подключения к интернету на недорогих Android-устройствах. Другое направление изучает, как дети усваивают слова и визуальные понятия из повседневного опыта. Третье посвящено адаптации разговорных агентов к особенностям общения людей с деменцией. В UTHealth Houston изучают локальный запуск моделей на собственной GPU-инфраструктуре, производительность агентных сценариев в медицинских интерфейсах и анализ разнородных записей пациентов с глиобластомой. Meta описывает раннюю проверку UTHealth на выборке из 65 случаев как проверку рабочего процесса.
Научные задачи — от математики до химии
В Caltech исследователи будут проверять, помогают ли языковые модели решать открытые задачи в математике и физических науках. Один проект создаёт базу исследовательских математических задач и оценивает, могут ли модели формализовать гипотезы, находить леммы и создавать доказательства, проверяемые машиной. Другие направления включают физические модели, прогнозирование химических реакций по неопубликованным лабораторным записям, построение математических теорий биологических систем и создание формально проверяемых научных результатов.
Эти проекты предлагают разные способы проверки результатов: клинические команды могут сопоставлять оценки с медицинскими данными и работой специалистов, а научные группы — с экспериментальными наблюдениями и формальными доказательствами. В описании программы Meta приводит исследовательские планы и уже начатые проекты; их практическую ценность можно будет оценить по методам и результатам, которые команды опубликуют по мере работы.
Данные остаются под контролем университетов
По заявлению Meta, университеты самостоятельно проводят медицинские исследования в собственных средах и сохраняют контроль над клиническими данными и данными пациентов: информация не передаётся Meta, не обрабатывается компанией и не становится ей доступна. Это позволяет участникам исследовать локальное применение моделей к чувствительным данным, включая медицинские изображения и тексты.
Программа объединяет финансирование отдельных проектов с доступом к моделям и техническим сотрудничеством. Её результаты будут зависеть от того, насколько воспроизводимые методы и опубликованные данные продемонстрируют пользу моделей для конкретных исследовательских задач — от клинической оценки и обучения врачей до математических доказательств и научных экспериментов.
