オハイオ州立大学のトランスレーショナルデータアナリティクス研究所長であるタニヤ・ベルガー＝ウォルフ教授が率いるチームが、世界最大規模の生物学向け基礎モデル「BioCLIP 2」を開発した。このモデルは、NVIDIAのH100 GPUを活用し、2億1400万枚以上の生物画像を用いて学習された。対象は92万5000種以上の分類群にわたり、モンキーやミルワーム、マグノリアなど多様な生物をカバーしている。このモデルは、今年11月にメキシコシティとサンディエゴで開催されるNeurIPS AI研究会議で発表される予定だ。 BioCLIP 2は単なる画像認識を超えて、種の特徴を抽出し、種間・種内関係を推定できる。例えば、ダーウィンの雀の嘴の大きさを、明示的な「サイズ」の概念を教えずに、自然に分類する能力を発揮した。また、成体と幼体、雄と雌の区別、健康状態の判別（例：りんごやブルーベリーの葉の病気）なども、訓練データから自動的に学習している。これらの能力は、データ不足が深刻なキーパーソン（例：マッコウクジラやホッキョクグマ）の保護研究に貢献する。 モデルは、NVIDIAのTensor Core GPUを活用して64台のGPUクラスタで訓練され、個別推論には個別GPUも使用。ベルガー＝ウォルフ教授は「FoundationモデルはNVIDIAの加速コンピューティングなしでは実現不可能だった」と強調する。 今後の目標は、生態系の相互作用を可視化・シミュレーションする「野生生物デジタルツイン」の構築。実環境への干渉を最小限に抑えながら、仮想空間で「何が起こるか」のシナリオを検証できる。子どもが動物園で「シマウマの群れの一員」や「スパイダーの視点」から自然を体験できるようなインタラクティブなプラットフォームも視野に入れている。 BioCLIP 2はHugging Faceでオープンソースとして公開され、過去1か月間で4万5000回以上ダウンロードされている。これは、AIが生物学研究と保全活動に新たな可能性をもたらしている証である。