28 października 2026 r. Meta ogłosiła 2 mln dolarów wsparcia dla badań prowadzonych w pięciu amerykańskich uczelniach. Forma pomocy ma zależeć od instytucji i projektu: obejmuje dostęp do modeli i technologii Meta, współpracę z badaczami firmy oraz finansowanie wybranych prac. Meta ogłosiła program, a szczegóły projektów opisała na swoim blogu badawczym. Meta AI Research

Meta wymieniła California Institute of Technology (Caltech), The Ohio State University College of Medicine, Louisiana State University (LSU), Indiana University i UTHealth Houston. Kwota 2 mln dolarów dotyczy całego programu, a nie pięciu automatycznie równych wypłat. Według Meta wsparcie różni się w zależności od uczelni i przedsięwzięcia, a finansowanie obejmuje tylko wybrane projekty.

Pięć uczelni, różne pytania badawcze

Projekty łączą matematykę i nauki ścisłe z zadaniami medycznymi: od sprawdzania, czy AI poradzi sobie z problemami badawczymi, po analizę dokumentacji klinicznej i prototypy narzędzi dla personelu.

Caltech: od matematyki po formalne dowody

Caltech planuje oceniać modele na otwartych problemach z matematyki, fizyki, chemii, biologii i informatyki. MathDB, baza wykorzystywana w projekcie MathDB Frontier, zawiera według Meta ponad 86 900 otwartych problemów na poziomie badań naukowych. Badacze chcą sprawdzić, czy modele potrafią formalizować hipotezy, wyszukiwać lematy i tworzyć dowody możliwe do zweryfikowania przez komputer.

Pozostałe prace obejmują testowanie fizycznych reprezentacji pod kątem narzuconych ograniczeń, przewidywanie reakcji chemicznych na podstawie niepublikowanych zapisów z elektronicznych notesów laboratoryjnych oraz budowę modeli matematycznych opisujących aktywną materię biologiczną. Anima Anandkumar rozwija też TorchLean, narzędzia oparte na Lean 4 do tworzenia i sprawdzania formalnych artefaktów naukowych i informatycznych. To cele badawcze, a nie przedstawione przez Meta wyniki tych testów.

Ohio State: prognozowanie ryzyka i praca z radiologami

Zespół The Ohio State University College of Medicine bada, czy modele Meta mogą pomagać przewidywać ryzyko niewydolności serca z zachowaną frakcją wyrzutową (HFpEF). Projekt zakłada analizę rutynowych tomografii komputerowych jamy brzusznej, historii choroby i, jeśli są dostępne, wyników EKG.

Inne prace dotyczą tworzenia wstępnych opisów zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej z uwzględnieniem kontekstu wizyty, historii pacjenta i wcześniejszych badań. W symulowanym środowisku klinicznym badacze chcą także sprawdzić, jak radiolodzy korzystają z poprawnych i błędnych sugestii AI. Osobny system, w którym decyzje pozostają po stronie klinicysty, ma analizować historię poznawczą pacjenta z demencją, wskazywać niepewność diagnostyczną i podpowiadać kolejne przydatne działania kliniczne.

LSU i Indiana University: opieka, szkolenia i komunikacja

Projekt Eyes-On na LSU ma wykrywać przemieszczenie rurki tracheostomijnej i oznaki niepokoju u niemowląt. Meta podała, że opublikowano już weryfikację koncepcji, a system jest projektowany z myślą o kamerach przyłóżkowych i obliczeniach na urządzeniu. LSU rozwija też platformę szkoleniową w wirtualnej rzeczywistości, która ma udzielać personelowi medycznemu wskazówek podczas ćwiczeń. Według Meta istnieje działający prototyp; badania z udziałem użytkowników opisano jako kolejny etap.

W Indiana University projekt NeoSmartML+ ma zapewniać opiekunom wielojęzyczne wskazówki dotyczące opieki nad matką i noworodkiem oraz ocenę ułożenia dziecka. Poszczególne elementy mają działać offline na niedrogich urządzeniach z Androidem. Inne zespoły badają, jak dzieci uczą się słów i pojęć wizualnych, oraz jak agenci konwersacyjni, w tym roboty społeczne, mogliby dostosowywać rozmowę do osób z demencją.

UTHealth Houston: lokalne modele i wczesna walidacja

UTHealth Houston sprawdza wdrożenie modelu Muse Glimmer we własnej infrastrukturze GPU. Prace obejmują m.in. wydajność obliczeniową, opóźnienia i dokładność wieloetapowego planowania oraz wywoływania narzędzi. Projekt ClinAgent GBM dotyczy przepływów pracy związanych z glejakiem wielopostaciowym i analizą dokumentacji obejmującej różne typy danych.

Meta podała, że wczesne testy objęły 65 przypadków pacjentów i stanowiły wstępną walidację przepływu pracy. Uczelnia bada również prototypowe zastosowania Meta Glasses i Muse Glimmer przy opiece w miejscu świadczenia usług. Meta nie przedstawiła wyników klinicznych dla całej inicjatywy.

Co Meta deklaruje w sprawie danych pacjentów

Meta deklaruje, że w projektach medycznych uczelnie będą uruchamiać jej modele we własnych środowiskach i zachowają kontrolę nad danymi pacjentów oraz danymi klinicznymi. Według firmy dane te nie będą jej przekazywane, przez nią przetwarzane ani w inny sposób jej udostępniane.