Главная проблема не в недостатке данных. Геномика, спутниковые наблюдения, погодные сети, датчики и исследования поведения уже накопили огромные массивы информации. Но связать генотип конкретного организма с его поведением, физиологией и одновременно с изменениями окружающей среды пока сложно. Именно для этого NSCORE собирается использовать методы ИИ и машинного обучения.
Причем центр принципиально не строится как еще одна фабрика измерений. Он будет брать существующие наборы данных, объединять их и искать закономерности, которые невозможно увидеть внутри одной дисциплины. Например, почему один вид выдерживает изменение температуры или засуху, а другой в тех же условиях теряет способность адаптироваться.
В проект входят биологи, компьютерные специалисты и исследовательские организации от Нью-Йоркского ботанического сада и Американского музея естественной истории до Института Макса Планка и Academia Sinica. Вычислительную поддержку дадут также инфраструктура NSF, NVIDIA и Amazon Web Services.
В Columbia рассчитывают, что из этого постепенно вырастет новая область - computational organismal biology, вычислительная биология организмов. Ее задача уже не просто описывать отдельные уровни жизни, а видеть, как они работают вместе.
