Je to program vedený Ministerstvem energetiky USA (DOE) a jeho 17 národními laboratořemi, jehož hlavním cílem je vybudovat integrovanou platformu umělé inteligence, která využívá:

Největší federální vědecké datové soubory na světě (shromážděné během desetiletí veřejných investic).

Vysoce výkonné superpočítače (exascale).

Pokročilé systémy umělé inteligence.

Emergentní technologie jako kvantové počítačství.

Experimentální zařízení a unikátní vládní data.

Ambiciózním cílem je zdvojnásobit produktivitu a dopad amerického výzkumu a vývoje během 10 let, urychlit pokroky v kritických oblastech.

Hlavní cíle

Vytvářet vědecké základní modely (scientific foundation models) trénované na federálních datech.

Vyvíjet agenty AI, kteří automatizují vědecké pracovní toky, testují hypotézy, navrhují experimenty a analyzují výsledky autonomně.

Zřídit platformu pro experimentování v uzavřeném cyklu (closed-loop), kde může AI simulovat, experimentovat a iterativně se zlepšovat.

Zabývat se prioritními národními výzvami v oblastech jako:

Biotechnologie

Pokročilé zpracování

Kritické materiály

Jaderná energie (štěpení a fúze)

Kvantové počítání

Polovodiče

Energetická a národní bezpečnost

Klíčové aspekty projektu

Integruje se prostřednictvím American Science and Security Platform, jednotného a bezpečného systému, který spojuje výpočetní zdroje, data a laboratoře.

Zahrnuje veřejně-soukromé spolupráce: společnosti jako NVIDIA (poskytovatel masivních GPU), Oracle (infrastruktura v cloudu) a univerzity.

V únoru 2026 byla zahájena Genesis Mission Consortium, partnerství, které spojuje národní laboratoře, průmysl a akademii k pokroku v oblasti modelů AI, validace a dalších.

Mezi vyzdvihované projekty patří superpočítače jako Solstice (s 100 000 GPU NVIDIA) v Argonne National Laboratory a další systémy v Oak Ridge (Discovery a Lux).

Aktuální stav (únor 2026)

Projekt je v počáteční fázi implementace: definování konkrétních výzev, mapování existujících zdrojů a demonstrace s aktuální infrastrukturou. Nejde o to nahradit vědce, ale výrazně je posílit nástroji AI, které zrychlí proces objevování z let na měsíce. $RENDER $TAO $FET