Meta、「Genesis Mission」向けAIモデル(SAM 3・DINOv3)で科学研究を支援
Metaが、米国家プロジェクト「Genesis Mission」の第1弾プロジェクトにおいて、自社のビジョンAIモデル「Segment Anything Model 3(SAM 3)」と「DINOv3」がどのように科学研究を支援しているかを公表しました。Llamaと並ぶMeta AIの基盤モデル群が、国立研究所の実データ解析に活用されている事例です。
詳細
- Genesis Missionとは: 2025年後半にホワイトハウス主導で始動した、AIで科学的発見を加速する国家的取り組み。DOE傘下の国立研究所群が中核を担う
- フラッグシッププロジェクト「SYNAPS-I」: バークレー国立研究所が主導し、5つの国立研究所から60名の研究者が参加。将来的にはユーザー施設自体が「知的な発見プラットフォーム」として機能することを目指す
- 活用モデル: 画素単位で物体の輪郭を検出する「SAM 3」と、画像内の構造を自己教師あり学習で識別する「DINOv3」を、300基のA100 GPU上で稼働させ、ビームライン(放射光施設)での画像解析を自動化
- 成果: 従来は専門家が手作業で数週間かけていた画像解析が、約15分に短縮
- 具体例: ブドウの木の耐乾性研究において、マイクロCTスキャン画像から水分輸送組織を自動識別。従来はデータセット1件あたり1か月の手作業アノテーションが必要だった
- DOE幹部のコメント: 「これにより発見までの時間が数日から一瞬に圧縮され、継続的に自己改善する科学のモデルが確立される」(DOE次官 Dario Gil氏)
使ってみるには
- SAM 3・DINOv3はMetaが公開している基盤モデルで、研究機関は自施設のデータ解析パイプラインに組み込んで活用できます
- 詳細はMeta AI公式ブログのGenesis Mission関連記事で公開されています