Это программа, возглавляемая Министерством энергетики США (DOE) и 17 его национальными лабораториями, с основной целью создания интегрированной платформы ИИ, которая использует:
Самые крупные федеральные научные наборы данных в мире (накопленные за десятилетия государственных инвестиций).
Суперкомпьютеры высокой производительности (эксаскал).
Современные системы ИИ.
Новейшие технологии, такие как квантовые вычисления.
Экспериментальные установки и уникальные данные от правительства.
Амбициозная цель состоит в том, чтобы удвоить производительность и влияние исследований и разработок в США в течение 10 лет, ускоряя достижения в критически важных областях.
Основные цели
Создание научных фундаментальных моделей (scientific foundation models), обученных на федеральных данных.
Разработка ИИ-агентов, которые автоматизируют научные рабочие процессы, проверяют гипотезы, разрабатывают эксперименты и автономно анализируют результаты.
Создание платформы для замкнутого цикла экспериментирования (closed-loop), где ИИ может моделировать, экспериментировать и итеративно улучшаться.
Решение приоритетных национальных задач в таких областях, как:
Биотехнология
Передовое производство
Критические материалы
Ядерная энергия (деление и слияние)
Квантовые вычисления
Полупроводники
Энергетическая и национальная безопасность
Ключевые аспекты проекта
Интегрируется через Американскую платформу науки и безопасности, единую и безопасную систему, соединяющую вычислительные ресурсы, данные и лаборатории.
Включает государственно-частные партнерства: компании, такие как NVIDIA (поставщик массовых графических процессоров), Oracle (облачная инфраструктура) и университеты.
В феврале 2026 года был запущен Консорциум Генезиса, партнерство, объединяющее национальные лаборатории, промышленность и академию для продвижения моделей ИИ, валидации и многого другого.
Выдающиеся проекты включают суперкомпьютеры, такие как Solstice (с 100.000 графическими процессорами NVIDIA) в Национальной лаборатории Аргонн, и другие системы в Оук-Ридж (Discovery и Lux).
Текущая стадия (февраль 2026)
Проект находится на начальной стадии реализации: определение конкретных задач, картирование существующих ресурсов и демонстрации с использованием текущей инфраструктуры. Он не стремится заменить ученых, а значительно усилить их с помощью инструментов ИИ, которые ускоряют процесс открытия с лет до месяцев. $RENDER $TAO $FET
