NSF AI助成 $462万：分野横断の科学データを自動で整理・接続する「MESA」（アリゾナ大・NAIRR）

米国科学財団(NSF)は、アリゾナ大学が主導する「MESA（Multidisciplinary Environment for Scientific Advancement＝学際的な科学発展のための環境）」に約462万ドル（$4,617,408）を交付した（NSF Award 2608717、プログラム：NAIRR-Nat AI Research Resource、期間2026年6月〜2029年5月）。

抄録によれば、MESAの目的は、多くの分野の科学データが「自動的に記述・整理・接続される」オープンソースの共有プラットフォームを作り、どの研究者でも目的のデータを数週間〜数か月ではなく数分〜数時間で見つけて使えるようにすることだ。中核には「メタデータ対応の科学エージェント(metadata-enabled scientific agents)」があり、新しいデータセットを読み込んで、コミュニティが整備した標準に基づく説明（メタデータ）を付与し、他分野の関連情報とどう組み合わせられるかを推薦する。天文学・生物学・環境・公衆衛生・計算科学など多様な分野の研究者が、発見を加速し、分野をまたいだ協働をシームレスに行えるようにする。開発・検証は、NSFが支援する既存の統合研究センター（環境データ科学のESIIL、分子・細胞科学のNCEMS、農業AIのAIIRA）や、国際的なイベント・ホライズン・テレスコープ(EHT)連携と共同で進める。

意義：AIで科学を加速する取り組みでは、しばしば「モデル」や「計算資源」が注目されるが、現場の最大のボトルネックはむしろ「データを見つけ、意味を理解し、他のデータとつなぐ」工程にある。MESAはこの“見つけて・つなぐ”をAIエージェントとメタデータ標準で自動化しようとする点に独自性がある。これはデータを探索可能・相互運用可能にする「FAIR原則」の実装でもあり、本サイトが扱う別のNAIRR案件（全米データ基盤NDP＝Award 2609447）とも問題意識が重なる。計算資源だけでなく「データの整流化」を国家的な研究インフラとして整える流れの一例といえる。