Michael Johnson
28 жовтня 2026 року Meta оголосила про підтримку досліджень на $2 млн у п’яти університетах США. Формат допомоги залежить від установи та проєкту: він охоплює доступ до моделей і технологій Meta, співпрацю з дослідниками компанії та фінансування окремих проєктів. Дослідження стосуються медицини, фізики, хімії, біології, інформатики й математики.
До програми увійшли Каліфорнійський технологічний інститут, Медичний коледж Університету штату Огайо, Університет штату Луїзіана, Університет Індіани та UTHealth Houston. Команди використовуватимуть моделі Muse, зокрема Muse Spark Open, Muse Wonder, Muse Spark і Muse Glimmer, а також інструменти комп’ютерного зору SAM, V-JEPA та DINO. Meta повідомляє, що медичні проєкти запускатимуть моделі в інфраструктурі самих установ, зберігаючи контроль над клінічними даними та даними пацієнтів.
Клінічні проєкти перевіряють на реальних даних
У Медичному коледжі Університету штату Огайо команда досліджує, як поєднати звичайні КТ черевної порожнини, поздовжні медичні записи й доступні ЕКГ, щоб оцінювати майбутній ризик серцевої недостатності зі збереженою фракцією викиду. Інші проєкти університету присвячені підготовці чернеток рентгенологічних висновків із мультимодальними даними та порівнянням із попередніми знімками, оцінюванню показників якості таких висновків і окремому дослідженню того, як рентгенологи приймають або відхиляють рекомендації ШІ в змодельованому клінічному середовищі. Ще одна команда розробляє агентну систему, яка аналізує когнітивну історію пацієнта й допомагає лікарю обирати наступні інформативні кроки під час оцінювання хвороби Альцгеймера.
У LSU підтримка охоплює п’ять проєктів у чотирьох кампусах: міжуніверситетський реєстр нейрохірургічних результатів, Eyes-On для спостереження за немовлятами з трахеостомічними трубками, навчання лікарів у віртуальній реальності, перевірку RF-систем оцінювання пози, потенційно придатних для приватного виявлення падінь, і причинно обґрунтований ШІ для аналізу результатів лікування раку голови та шиї. У розробці Eyes-On беруть участь доктор Майкл Данем і Супратик Мукхопадхяй. За описом LSU, система має відстежувати положення трубки й попереджати про її зміщення; відео обробляється локально біля ліжечка. Meta окремо повідомляє, що для Eyes-On уже опубліковано доказ концепції та що розробка триває.
Університет Індіани працює за трьома напрямами. NeoSmartML+ досліджує мультимодальні інструменти для догляду за матерями й новонародженими, призначені для роботи офлайн на недорогих пристроях Android. Інший напрям вивчає, як діти засвоюють слова й візуальні поняття з повсякденного досвіду. Третій присвячений адаптації розмовних агентів до особливостей спілкування людей із деменцією. У UTHealth Houston вивчають локальний запуск моделей на власній GPU-інфраструктурі, продуктивність агентних сценаріїв у медичних інтерфейсах і аналіз різнорідних записів пацієнтів із гліобластомою. Meta описує ранню перевірку UTHealth на вибірці з 65 випадків як тестування робочого процесу.
Наукові завдання — від математики до хімії
У Caltech дослідники перевірятимуть, чи допомагають мовні моделі працювати з відкритими завданнями з математики та фізичних наук. Один проєкт створює базу дослідницьких математичних задач і оцінює, чи можуть моделі формалізувати гіпотези, знаходити леми й створювати докази, які можна перевірити за допомогою машини. Інші напрями охоплюють фізичні моделі, прогнозування хімічних реакцій за неопублікованими лабораторними записами, побудову математичних теорій для біологічних систем і створення формально перевірюваних наукових артефактів.
Ці проєкти пропонують різні способи перевірки результатів: клінічні команди можуть зіставляти оцінки з медичними даними та роботою фахівців, а наукові групи — з експериментальними спостереженнями й формальними доказами. В описі програми Meta наведено плани досліджень і проєкти, які вже розпочалися; практичну цінність можна буде оцінити за методами й результатами, які команди публікуватимуть у процесі роботи.
Дані залишаються під контролем університетів
За заявою Meta, університети самостійно проводять медичні дослідження у власних середовищах і зберігають контроль над клінічними даними та даними пацієнтів: дані не передаються Meta, не обробляються компанією й не стають їй доступними. Це дає учасникам змогу досліджувати локальне застосування моделей до чутливих записів, зокрема медичних зображень і текстів.
Програма поєднує фінансування окремих проєктів із доступом до моделей і технічною співпрацею. Її результати залежатимуть від того, наскільки відтворювані методи й опубліковані дані засвідчать користь моделей для конкретних дослідницьких завдань — від клінічного оцінювання й навчання лікарів до математичних доказів і наукових експериментів.
