FRO — новый формат научных исследований из MIT

Новый тип научных организаций — FRO — помогает решать задачи, неподъемные для академических групп или бизнеса. Их концепция была разработана в MIT и уже дала первые ощутимые результаты.

FRO — это как научные стартапы, только без акций и инвесторов. Они работают не ради прибыли, а ради общедоступного прогресса — и уже создают уникальные инструменты, которые были бы невозможны в академических рамках

Источник: MIT

Работа о концепции специализированных исследовательских организаций (FRO) вышла в Массачусетском технологическом институте, MIT. Эти организации, как описывают авторы, заполняют пробел между академией и индустрией, объединяя ученых в небольшие команды с четкой целью — создать инструменты, данные и методики, необходимые для развития науки, но недоступные в рамках традиционного финансирования.

Вместо одиночных лабораторий и случайных открытий FRO создают системный подход к научной инфраструктуре — осознанно, как инженеры, проектируя будущее исследований с опорой на междисциплинарность и командную работу

Источник: Unsplash

Идея возникла в лаборатории Эда Бойдена, где ученые пытались найти новый формат для масштабных, но некоммерческих проектов, таких как картирование мозга. Среди авторов идеи — Адам Марблстоун, Эндрю Пейн и Сэм Родригес, которые впоследствии стали соучредителями некоммерческой организации Convergent Research. Именно она с 2021 года помогает запускать FRO — от биологии до математики и химии.

За короткое время при поддержке Convergent появилось 10 FRO. Некоторые уже выпустили инструменты с открытым исходным кодом. Например, математическая организация Lean разработала язык для автоматического доказательства теорем, который помог искусственному интеллекту от Google DeepMind достичь уровня серебряного призера на Международной олимпиаде. FRO Cultivarium разработала модель, предсказывающую условия роста микробов. А E11 Bio разработала метод PRISM для картирования мозга.

Специализированные исследовательские организации заполняют слепую зону между бизнесом и академией. Они берутся за «никому не выгодные» задачи, от картирования мозга до разработки новых языков программирования, и именно поэтому двигают науку в неожиданных направлениях

Источник: Unsplash

Важной частью этой модели стала возможность быстрого набора команд и работа без давления на прибыль. Исследователи подчеркивают, что успех FRO зависит не только от созданных инструментов, но и от их долгосрочного вклада — в науку, сотрудничество, инфраструктуру. И хотя организации не предлагают привычных карьерных бонусов, они уже привлекли талантливых ученых.

От создания новых моделей для междисциплинарных научных проектов логично перейти к тому, как искусственный интеллект помогает сделать эти проекты прозрачнее и надежнее. Например, исследователи из Microsoft и MIT разработали метод, который проверяет, насколько честно нейросети объясняют свои решения. Подробнее об этом вы можете узнать в этой статье.