Meta、SAM 3とDINOv3をGenesis Missionに開放、セグメンテーション分析を1ヶ月から15分に短縮

Metaは何を、どのプロジェクトのために開放したのか?

Metaは、SAM 3(Segment Anything Model 3)とDINOv3という2つの画像解析モデルをオープンソースとして公開しました。対象はSYNAPS-Iプロジェクトで、これは2025年末に立ち上げられた、科学研究における人工知能の活用を加速するためのホワイトハウスのイニシアチブGenesis Missionの一部です。SAM 3は画像セグメンテーションモデルであり、視覚データ内の物体を自動的に抽出・区分します。一方DINOv3は、教師あり(人手によるラベル付け)学習を必要とせずに視覚的特徴を認識するモデルです。

専門家によるアノテーション1ヶ月から15分へ

米エネルギー省(DOE)傘下の施設は年間数十ペタバイトの視覚データを生成しており、一部の装置では秒間10万枚という撮影速度に達します。従来は専門家による手作業のアノテーションに約1ヶ月を要していたこうしたデータのセグメンテーション分析は、NERSCなどの国立スーパーコンピューター上で稼働する300基のNVIDIA A100グラフィックカードに搭載されたSAM 3とDINOv3モデルのおかげで、現在では約15分で完了します。1ヶ月の人的作業から15分の自動処理へという差は、膨大なデータ量に直面する科学チームにオープンモデルがもたらす加速の規模を示しています。

5つの国立研究所と、ブドウにおける具体的な実証

このプロジェクトには、5つの国立研究所から60名の研究者が参加しています——Lawrence Berkeleyが主導的役割を果たし、Argonne、Brookhaven、Oak Ridgeも参加しています。DOEのDario Gil次官はこのイニシアチブへの支持を表明しました。具体的な応用例として、Metaとエネルギー省は、ブドウの耐乾性研究におけるモデルの活用を実証しました。ブドウの茎のマイクロCTスキャンは現在、手作業ではなく自動でセグメンテーションされています。

SAM 3とDINOv3をオープンソースライセンスの下で開放したことは、Meta以外の国立研究所や研究機関がこれら2つのモデルを取得し、追加のライセンスなしに自らのデータセットに適用できることを意味し、Genesis Missionイニシアチブの範囲をSYNAPS-Iパイロットプロジェクトを超えて、米国の国立研究所ネットワーク全体へと潜在的に広げるものです。