ב-7 באוקטובר 2026 הודיעו Biohub, משרד האנרגיה האמריקאי (DOE) והמכונים הלאומיים לבריאות (NIH) על הרחבה של מאמץ בינלאומי ליצירה ושיתוף של נתונים ביולוגיים שמתאימים לאימון מודלי בינה מלאכותית. לפי ההודעה, סך ההתחייבות מגיע ל-1.8 מיליארד דולר, בצורת מימון, נתונים, כוח חישוב וטכנולוגיות מדידה. Biohub מגדירה אותה כהתחייבות המתואמת הגדולה ביותר עד היום לנתונים ביולוגיים שמוכנים ל-AI.
Biohub היא ארגון מחקר ביולוגי שמאחורי מאגרים כמו Tabula Sapiens (אטלס של תאים בגוף האדם), CELLxGENE ו-CryoET Data Portal. היוזמה שמורחבת כעת, Virtual Biology Initiative, הוכרזה כבר באפריל 2026.
מי שם כמה
ההתחייבות מורכבת ממספר גורמים, וכדאי להבין מה בדיוק כל אחד מהם מביא.
- DOE: יותר מ-500 מיליון דולר על פני חמש שנים למדידות מעבדה, מידול וחישוב, במסגרת תוכנית Genesis Mission. המשאבים כוללים מחשבי על ברמת אקסה-סקייל, מקבצי קרניים, מיקרוסקופיית קריו-אלקטרונית ומעבדות אוטונומיות במעבדות הלאומיות.
- NIH: תיאום של מאגרי נתונים ובסיסי ידע קיימים, שנבנו בהשקעה פדרלית קודמת של יותר מ-500 מיליון דולר. את התיאום תבצע NIH במסגרת Bio Genesis Mission, ו-Biohub תסייע בתקנון הנתונים כך שיתאימו לאימון מודלים.
- Google DeepMind, Isomorphic Labs ו-Meta: 300 מיליון דולר במשותף ל-Virtual Biology Initiative.
- Biohub עצמה: התחייבות מייסדת של 500 מיליון דולר. 400 מיליון מהם מיועדים לטכנולוגיות חדשות, ו-100 מיליון למחקר מחוץ לארגון.
- NVIDIA ו-Renaissance Philanthropy: NVIDIA תספק מחשוב מואץ, תוכנה ייעודית וידע טכני, וארגון Renaissance Philanthropy יגדיל את המימון ליצירת נתונים.
שימו לב להבדל בין הסעיפים. חלק מהסכום הוא כסף חדש שמיועד לניסויים ולמכשור, וחלק הוא משאבי חישוב ונתונים שכבר קיימים. ההודעה עצמה מנסחת את הסכום הכולל כ"מימון, נתונים, חישוב וטכנולוגיות מדידה", ולא כתקציב מחקר חדש בלבד.
למה דווקא נתונים
הרעיון המרכזי מאחורי היוזמה הוא "תא וירטואלי": מודל חישובי שמנבא איך תאים יגיבו לשינויים, למשל לתרופה או למוטציה. Alex Rives, ראש המדע ב-Biohub, כתב שיצירת תא וירטואלי היא "אחד האתגרים החשובים ביותר של העידן הבא של המדע".
מודלים כאלה זקוקים לכמות גדולה של מדידות עקביות, וכאן הבעיה. נתוני ביולוגיה מפוזרים בין מעבדות ומאגרים, נמדדים בשיטות שונות ומתויגים בצורות שונות. היעדים שהוגדרו בהודעה משקפים זאת: הרחבת הנתונים על תגובות תאים לסוגי תאים ולתנאים נוספים, שיפור המהירות, ההיקף והדיוק של טכנולוגיות המדידה, ויצירת סטנדרטים משותפים, מזהים אחידים ונקודת גישה אחת למאגרים.
גם בצד הטכנולוגי יש יעדים ספציפיים. הכסף של Biohub מיועד בין היתר לטומוגרפיה קריו-אלקטרונית (הדמיה תלת-ממדית של מבנים בתוך תאים), להדמיית מיקרוסקופיה של מיליוני ועד מיליארדי תאים ברקמה, ולכלים שמאפשרים לבנות ולשבש מערכות ביולוגיות מהרמה המולקולרית ועד האורגניזם כולו.
הצד של חברות ה-AI
העובדה ש-Google DeepMind, Isomorphic Labs (חברת הבת של גוגל שמפתחת תרופות בעזרת AI) ו-Meta שותפות מעידה על כך שהצוואר הבקבוק במודלים ביולוגיים הוא כבר לא רק ארכיטקטורה. Pushmeet Kohli מ-DeepMind אמר שלא ניתן יהיה לפתור את האתגר "בלי נתונים ביולוגיים ניסיוניים ופתוחים בקנה מידה חסר תקדים". Max Jaderberg מ-Isomorphic Labs הגדיר את החברה כחברה מייסדת שעוזרת לבנות "תשתית נתונים מסיבית ורב-מודאלית".
לצד החברות משתתפים מוסדות מחקר: Allen Institute, Broad Institute, Gladstone Institutes, Human Cell Atlas, Human Protein Atlas ו-Wellcome Sanger Institute.
מה עוד לא ידוע
ההודעה מציבה כיוון ויעדים, אבל לא לוחות זמנים מפורטים. היא לא מפרטת מתי המאגר המאוחד ייפתח לציבור, באילו תנאי שימוש, או אילו מדדים ישמשו להערכת ההתקדמות. גם ההבטחה לתרגום הנתונים להבנה וטיפול במחלות באדם מוצגת כמטרה סופית ולא כתוצאה קרובה. ההתחייבות של DOE פרושה על חמש שנים, כך שהשפעה מעשית תיבחן רק בהמשך.
גם אם הסכום הכולל כולל נכסים קיימים, ההתכנסות סביב סטנדרט נתונים משותף ונקודת גישה אחת היא חלק שעשוי להיות משמעותי ללא קשר לגובה הכסף. מאגרים נפרדים שמדברים באותה שפה הם בדיוק מה שמודלי AI צריכים כדי להתאמן עליהם.
תגובות