Align基金会跟谷歌DeepMind联手，打算给抗菌耐药性（AMR）研究制定一套AI数据规划。Align基金会是个非营利组织，专门找全球顶尖人才来帮忙搞数据和优化模型，想快点把预测生物学给推上去。这一回，他们公开宣布要跟谷歌DeepMind合作，还打算带着全球的专家一起来定数据标准。这么做的目标就是为了让AI在对付AMR这个大麻烦时更有成效。 这事儿是因为谷歌DeepMind和弗莱明倡议联合搞了个《AI for AMR报告》，里面有行动号召，所以这两个机构就决定召集微生物学、医学和AI界的行家们一起搞数据生成。搞出来的数据集能给所谓的"梦想模型"提供动力——这种预测系统能让整个领域在理解、预测甚至应对AMR的方式上有大变化。Align基金会的创始人Peter Kelly说，他们的想法是搭好研究的平台，让生物数据的收集和模型开发变得顺畅、能扩展还能共享。他还挺激动能跟谷歌DeepMind合作，搞个大家能一起商量数据需求的地方，最后把药耐药性的进展真的给推动起来。 这种合作是以大家最关心的问题为中心的，然后一起想办法弄出解决这些问题的数据、办法和标准。作为规划工作的一部分，Align和谷歌DeepMind准备在2026年春季开两场AMR研讨会，一场在北美，一场在亚太。这两场会是仅限邀请的创意会，会把各领域的顶尖视角聚在一起。大家会把具体用例、数据标准和评估框架这些都捋清楚，最后把提案给搞出来。这些提案可以当作启动多年数据收集项目的平台来用。 接下来他们会在2026年3月31日之前开放窗口让大家提意见。申请人可以通过官网看看详情并提交概念。 谷歌DeepMind的科学主管Agata Laydon说，AMR是全球卫生最紧急的挑战之一，他们相信AI能帮科学家们用新方式去理解和解决它。通过跟Align合作，他们很兴奋能支持全球专家社区去搞那些现实需要的基础AI能力。 AMR现在是我们最大的健康威胁之一，AI技术有本事帮我们解决不少未解难题。像AlphaFold这样的模型已经在2500多篇AMR相关的论文里被引用了。不过大多数时候AI的潜力还没完全发挥出来，主要是因为必要的基础数据和评估还没准备好。 这次合作是基于Align之前的工作基础上的——他们一直在弄开放、标准化的生物数据集和基准。Align还有个旗舰项目叫GROQ-Seq，目的是大规模测量蛋白质功能。这个项目已经从搞方法发展到了实际数据生成阶段，现在有七个项目在运作呢。 这些项目合作伙伴包括美国国家标准与技术研究院（NIST）、波士顿大学DAMP实验室、Battelle公司、Profluent公司、美国典型培养物保藏中心（ATCC）还有全球的学术网络。这次AMR创意会议也是走类似的路子：先共享愿景，然后弄到资金来搞多年数据收集工作。 这些动态数据集和平台能给以后AMR领域的AI进步打下坚实基础。跟谷歌DeepMind一起努力，Align的目标就是让未来在2028年底前投入到AMR数据集和评估的钱能产生有意义的下游影响。