Представяме проект ProtoStar: Подготовка на публично финансираната наука за изкуствен интелект

Обратно към статиите

Представяме Project ProtoStar: превръщане на публично финансираната наука в готова за ИИ

Публикувано 29 октомври 2026 г.

Актуализация в GitHub

Гласувайте положително

Инициатива, която обединява университети, изследователски организации, индустрията и общността на отворената наука, за да направи публично финансираните изследвания по-лесни за откриване, повторно използване и надграждане.

Днес обявяваме Project ProtoStar – инициатива за разгръщане на потенциала на публично финансираните научни изследвания чрез повишаване на достъпността и възможността за повторно използване на набори от данни, модели и код, особено за изследвания, задвижвани от ИИ. ProtoStar обединява изследователски институции, индустрията и общността на отворената наука, за да подкрепи публикуването на научни артефакти във формати, готови за ИИ и машинно обработваеми, както и да демонстрира тяхната стойност чрез серия от отворени предизвикателства. Първото предизвикателство, организирано от Carnegie Mellon University, започва на 2 ноември. Вижте „Как да участвате“ по-долу.

Сред основателите на инициативата са Carnegie Mellon University, Purdue University, Georgia Institute of Technology, Arizona State University и The George Washington University, които работят чрез Open Forum for AI (OFAI) като партньор на университетската коалиция; Astera Institute; Hugging Face като инфраструктурен партньор; и Open Research Community Accelerator (ORCA) чрез своята Fostering Innovation Network като партньор на общността.

Участващите организации формализират участието си чрез меморандум за разбирателство, подкрепящ публикуването на подходящи научни набори от данни, модели и код във формати, готови за ИИ, върху отворена инфраструктура. Организациите, заинтересовани да се присъединят към Project ProtoStar, могат да се свържат с protostar@orcaopen.org.

Правене на публично финансираната наука по-приложима

Федералното правителство на САЩ инвестира приблизително 190 милиарда долара годишно в научноизследователска и развойна дейност, а федералната политика все по-често очаква резултатите да бъдат споделяни публично. Агенции като Националните институти по здравеопазване (NIH) и Националната научна фондация (NSF) засилиха изискванията за публичен достъп до публикациите от финансирани изследвания и изискват от изследователите да планират споделянето на базовите данни. Hugging Face е сред десетте общопрофилни хранилища, посочени от NIH за споделяне на изследователски данни.

Но публичната достъпност на изследванията не ги прави автоматично използваеми. Научните набори от данни, модели и код често са разпръснати в несъвместими системи, съхраняват се в статични или остарели формати или се публикуват без документацията, метаданните и произхода, необходими за разбирането и повторното им използване. Тези ограничения затрудняват изследователите да надграждат съществуващата работа и още повече затрудняват ИИ системите да откриват, интерпретират и комбинират научни ресурси от различни дисциплини.

Project ProtoStar има за цел да помогне за преодоляването на тази празнина, като насърчава систематичното споделяне на публично финансирани научни артефакти във формати, готови за ИИ, подкрепени от отворена инфраструктура и практически насоки за публикуване. Той надгражда усилия като Предизвикателството на Националния институт по рака за готовност на данните за ИИ и ръководството на Hugging Face за подготовка на данни от публичния сектор за ИИ. Целта е да се улесни спазването на съществуващите изисквания за публичен достъп от страна на изследователските организации, като същевременно се повиши научната стойност на публикуваната работа.

Търсенето на научни ресурси за повторно използване вече е очевидно. Hugging Face съдържа повече от 17 000 публични набора от данни в ключови научни области, включително геномика, дизайн на протеини, химия, метеорология и климат, наблюдение на Земята и астрономия. Броят достига почти 29 000, когато се включат медицината и математиката, наред със сравним брой научни модели.

Темпът на споделяне също се ускорява. През първите девет месеца на 2026 г. изследователите споделиха повече от три пъти повече нови научни набори от данни в Hugging Face, отколкото през същия период на 2025 г., като растежът остава значителен дори след изключването на най-големия отделен качващ.

Фигура 1. Нови публични научни набори от данни в Hugging Face на тримесечие, по област (Т1 2023–Т3 2026). Броят включва все още публичните набори от данни според датата на създаване. Източник: данни от Hugging Face Hub, октомври 2026 г. Разгледайте данните.

Когато организациите споделят изследвания във формати, подходящи за повторно използване, научната общност може да ги надгражда в голям мащаб. 18-те публични хранилища, поддържани от Националния център за биотехнологична информация (NCBI) към NIH в Hugging Face, са получили общо повече от 11 милиона изтегляния, докато 27-те хранилища на NASA IMPACT са получили приблизително 770 000 изтегляния към 26 октомври 2026 г. Документацията също е важна част от това тези ресурси да бъдат полезни: 90% от изтеглянията на набори от данни в Hugging Face са от напълно документирани набори от данни.

Публично достъпните геномни данни се оказаха важни за изследванията, които допълнително развиват области като биологичните науки; изследователи в Hugging Face надграждат публично достъпни научни ресурси, включително скорошни публикации от HuggingFaceBio, като Carbon-A и Carbon-X. Чрез откритото публикуване на получените модели, набори от данни и инструменти тези усилия показват как съществуващите научни ресурси могат да подкрепят нови изследвания, върху които други да надграждат.

Това е видът дейност, който допълнително стимулираме чрез Project ProtoStar посредством институционални политики, приети от участващите организации. Като ранен пример за институционален ангажимент Службата за програми с отворен код на CMU насърчава своите изследователи да споделят подходящи набори от данни, ИИ модели и други резултати от изследванията в Hugging Face, като същевременно признава продължаващото значение на хранилищата, специфични за отделните области.

Предизвикателства за отворена наука

Превръщането на научните артефакти в готови за ИИ е важна първа стъпка. Искаме също да покажем какво могат да постигнат изследователи, разработчици и по-широката научна общност, когато тези ресурси са достъпни за повторно използване.

Основен въпрос за ProtoStar е: Могат ли публично финансирани научни набори от данни, модели и код, публикувани във формати, готови за ИИ, лесно да бъдат откривани, използвани повторно, комбинирани и разширявани, за да ускорят научните открития и обществената полза?

За да проучи това, ProtoStar ще организира серия от отворени предизвикателства, всяко от които ще бъде домакинствано от участваща изследователска институция и ще се основава на научни ресурси, които институцията е публикувала открито. Предизвикателствата имат две взаимно допълващи се цели:

Да демонстрират научното повторно използване. Да създадат конкретни примери за изследователи и разработчици, които надграждат публично финансирани научни артефакти, включително приложения, комбиниращи ресурси от различни институции или дисциплини.
Да установят какво прави повторното използване възможно. Да идентифицират техническите бариери, пропуските в документацията, предизвикателствата пред оперативната съвместимост и успешните практики, които могат да насочат бъдещата изследователска инфраструктура, решенията за финансиране и публичната политика.

Получените проекти и научените уроци ще помогнат за изграждането на практическа доказателствена база за това публично финансираната наука да стане по-достъпна и полезна.

Първото предизвикателство: разузнаване на климатичния риск

Организирано от Carnegie Mellon University | 2–13 ноември 2026 г.

Първото предизвикателство на ProtoStar кани участниците да проверят дали ИИ може да подобри прогнозите за градските климатични условия, като използват исторически метеорологични данни от 210 града в САЩ. Надграждайки изследване на Carnegie Mellon University, екипите ще използват климатични записи до 2018 г., за да прогнозират действителните условия от 2019 до 2026 г., което ще позволи моделите им да бъдат оценени спрямо наблюдаваното време, а не спрямо хипотетични бъдещи сценарии.

Участниците ще прогнозират четири показателя, свързани с градското планиране: средната годишна температура, общите годишни валежи, най-горещия ден от годината и градусо-дните за охлаждане – мярка за търсенето на климатизация. Прогнозите им ще бъдат сравнени с прости статистически базови стойности, включително исторически средни стойности и линейни тенденции, за да се оцени дали подходите с ИИ предлагат съществени подобрения в точността.

Освен прогнозирането участниците ще предложат и кратка идея за политика за адаптация към климата, основана на наученото от данните. Този компонент насърчава екипите да свържат научния анализ с практическа обществена полза, например подготовка на градовете за екстремни горещини, подобряване на енергийната ефективност или управление на променящите се модели на валежите.

Екипите ще изпратят набор от данни в Hugging Face с тези резултати. Представянето при прогнозирането ще бъде оценено чрез публична класация, измерваща грешките на прогнозите спрямо установените базови стойности, докато идеите за политики ще бъдат разгледани отделно. Окончателните резултати от прогнозирането ще бъдат публикувани в началото на 2027 г., след като бъдат налични пълните метеорологични записи за 2026 г.

Разгледайте предизвикателството на CMU за разузнаване на климатичния риск

Предизвикателството на CMU е първото от тази серия. Други участващи институции ще организират последователно свои собствени предизвикателства, всяко от които ще подчертава различни публично финансирани научни ресурси и възможности за повторно използване. Бъдещите предизвикателства ще бъдат обявявани чрез страницата на Project ProtoStar в Hugging Face.

Как да се присъедините към Project ProtoStar

Независимо дали сте академичен изследовател, студент, независим разработчик или компания, изграждаща върху отворена научна инфраструктура, ProtoStar предлага възможности да приложите публично финансираните изследвания на практика и да ни помогнете да разберем какво е необходимо, за да стане готовата за ИИ отворена наука по-широко полезна.

Приветстваме и университети, федерални изследователски агенции, национални лаборатории, нестопански организации и други изследователски организации, заинтересовани да направят научните си ресурси по-достъпни и подходящи за повторно използване. За да проучите възможностите за участие или сътрудничество, свържете се с protostar@orcaopen.org.

Надяваме се, че ProtoStar ще улесни достигането на публично финансираната научна работа до хората и инструментите, които могат да надграждат върху нея, като същевременно генерира практическа доказателствена база за инфраструктурата и практиките, необходими за подкрепа на отворената наука в голям мащаб.