NVIDIAは2026年6月22日(現地時間)、米国国立科学財団 (U.S. National Science Foundation) の米国国立人工知能研究リソース (NAIRR) パイロットプログラムへの貢献を発表した。NVIDIAのAIインフラストラクチャは、過去2年間でタンパク質予測や感染症アウトブレイク管理など、米国全土の700以上の研究プロジェクトを推進している。
NVIDIAはNAIRRパイロットプログラムに対し、クラウドベースのリソースを提供した。これにより、研究者は最低4つのNVIDIA DGXノードに少なくとも1ヶ月間、専用でアクセスできる。また、NVIDIAはプロジェクト期間を通じて、研究者への導入および技術サポートを提供した。同社のAIインフラストラクチャサポートとDGXリファレンスアーキテクチャが専用リソースを提供することで、研究ワークフローの期間は短縮され、ヘルスケア、農業、エネルギーといった産業を再構築し、発展させる画期的な技術が発見された。
NAIRRプロジェクトの具体的な事例として、ポリマシックAI (Polymathic AI) がNVIDIA GPUとNVIDIA NVLinkインターコネクト技術の支援を受け、大規模データセット「Well」を用いて物理シミュレーションを強化した。このデータセットは流体挙動向けとしては最大かつ最も広範な基盤モデル「Walrus」のトレーニングに使用され、データ、コード、事前学習済みウェイトと共に公開された。また、ミシガン大学 (University of Michigan) は、NVIDIA DGXクラスターやALCFのPolarisクラスターのNVIDIA GPU時間を活用し、分子AIと汎用大規模言語モデル (LLM) を組み合わせたモデル融合フレームワークを開発した。分子基盤モデルMIST (the Molecular Insight SMILES Transformers) は、電化された輸送分野におけるエネルギー貯蔵・変換システムの設計を加速させている。
さらにボストン大学 (Boston University) は、ハリリ・コンピューティング研究所 (Hariri Institute for Computing) と新興感染症研究センター (Center on Emerging Infectious Diseases) を通じて、NVIDIAアクセラレーテッドコンピューティングを利用したAIパイプラインでLLMをトレーニングし、感染症アウトブレイク監視プログラムBEACON (Biothreats Emergence, Analysis and Communications Network) を支援している。このモデルは、オンライン投稿から新興疾患アウトブレイクを分析し、報告書作成にかかる時間を数時間から約2分に短縮した。現在、ハーバード (Harvard)、スタンフォード (Stanford)、コロラド州立大学 (Colorado State University) など多くの大学もNAIRRとNVIDIAの協力を得て、科学的なブレークスルーを開拓している。
参考: NVIDIA Blog (AI) — 2026年6月22日 22:00 (JST)
原文ハイライト"dedicated access to a minimum of four NVIDIA DGX nodes for at least a month."