Biohub führt 1,8-Mrd.-Dollar-Vorstoß für KI-Zellmodelle an

Kann ein KI-Modell vorhersagen, wie sich eine lebende Zelle verhält, bevor überhaupt jemand das Experiment durchführt? Ein Zusammenschluss aus gemeinnützigen Organisationen, Technologiekonzernen und US-Bundesbehörden will nun 1,8 Milliarden Dollar ausgeben, um genau das herauszufinden. Ziel sind Modelle, die das Verhalten von Zellen vorhersagen und so die Entwicklung von Medikamenten beschleunigen könnten.

Koordiniert wird das Vorhaben von Biohub, der gemeinnützigen Organisation von Mark Zuckerberg und Priscilla Chan, wie Reuters berichtet. Das Geld fließt in drei Bereiche: Daten, Laborausstattung und Rechenleistung.

Woher das Geld kommt

Die 1,8 Milliarden Dollar setzen sich aus mehreren Beiträgen zusammen. Manche waren bereits angekündigt, andere sind neu.

1. Biohub selbst. Im April hat die Organisation 500 Millionen Dollar für ihre auf fünf Jahre angelegte "Virtual Biology Initiative" zugesagt. Diese Zusage ist nun Teil des größeren Vorhabens.

2. Große Tech-Konzerne und KI-Labore. Meta, Google DeepMind und Isomorphic Labs steuern zusammen 300 Millionen Dollar bei.

3. Das US-Energieministerium. Das DOE, die Bundesbehörde, die auch die nationalen Forschungslabore des Landes betreibt, investiert über fünf Jahre mehr als 500 Millionen Dollar in Labormessungen und Rechenleistung.

4. Die National Institutes of Health. Die NIH, die wichtigste US-Behörde für die Förderung biomedizinischer Forschung, koordiniert Datensätze, die mit mehr als 500 Millionen Dollar aus früheren Bundesmitteln entstanden sind. Biohub wird diese Datensätze vereinheitlichen, damit sich damit KI-Modelle trainieren lassen.

Dieser letzte Punkt ist wichtiger, als er zunächst wirken mag. Biologische Daten werden oft von verschiedenen Laboren in unterschiedlichen Formaten erhoben und lassen sich deshalb nur schwer in ein einziges Modell einspeisen. Bestehende öffentliche Datensätze in einheitliches Trainingsmaterial zu verwandeln, ist mühsame und wenig glamouröse Arbeit - und ein großer Teil dessen, was mit diesem Projekt finanziert wird.

Wer die Daten bekommt und wann

Die Zugangsregeln hängen vom Geldgeber ab. Laut Alex Rives, Forschungschef bei Biohub, erhalten kommerzielle Geldgeber ein Jahr lang exklusiven Zugriff auf die Daten, die sie bezahlt haben. Danach werden sie öffentlich.

Für staatlich finanzierte Arbeiten gilt diese Einschränkung nicht. Sie sollen ohne die einjährige Sperrfrist verfügbar sein.

Der Zeitplan ist nicht gerade knapp bemessen. Der erste Datensatz soll in etwa einem Jahr fertig sein.

Nicht das einzige KI-Labor mit Blick auf die Biologie

Das Biohub-Projekt ist einer von mehreren jüngeren Versuchen von KI-Akteuren, in die Lebenswissenschaften vorzudringen. Anthropic hat ein eigenes Biologielabor für KI-gestützte Medikamentenentwicklung aufgebaut, und es gibt außerdem Bemühungen, Modelle wie Claude zu praktischen Laborwerkzeugen zu machen. Die OpenAI Foundation wiederum steckt mehr als 125 Millionen Dollar in biologische und medizinische Datensätze.

Der gemeinsame Nenner sind die Daten. Wer Modelle für die Biologie bauen will, braucht große, gut strukturierte Messdaten zum Trainieren - und deren Erzeugung ist teuer.

Das große Ganze

Das Aufschlussreichste an diesem Deal ist nicht die Summe in der Schlagzeile, sondern seine Struktur. Tech-Konzerne, eine gemeinnützige Organisation und zwei Bundesbehörden legen ihr Geld für gemeinsame Datensätze zusammen, statt dass jeder seine eigenen aufbaut. Das deutet darauf hin, dass in der Biologie eher die Trainingsdaten selbst als Engpass gelten als das Design der Modelle.

Es passt auch zu einem größeren Trend: Forschende versuchen, allgemeine Modelle physikalischer Systeme zu entwickeln. Wir haben über Versuche berichtet, ein einziges Weltmodell von der Physik bis zur Biologie zu bauen, ebenso wie über Projekte, die große wissenschaftliche Archive für das Modelltraining öffnen. Die Vorhersage von Zellverhalten ist da ein naheliegendes nächstes Ziel.

Die einjährige Exklusivfrist verdient Aufmerksamkeit. Sie verschafft kommerziellen Geldgebern einen Vorsprung, während staatlich finanzierte Daten offen bleiben. Es lohnt sich zu beobachten, wie viel der Gesamtsumme in der Praxis hinter dieser Frist landet und ob der erste Datensatz wie geplant in etwa einem Jahr kommt. Erst dann wird sich zeigen, ob vorhersagende Zellmodelle echte Fortschritte für die Medikamentenentwicklung bringen oder eine vielversprechende Forschungsrichtung bleiben.