É um programa liderado pelo Departamento de Energia dos EUA (DOE) e seus 17 Laboratórios Nacionais, com o objetivo principal de construir uma plataforma integrada de IA que aproveite:
Os maiores conjuntos de dados científicos federais do mundo (acumulados ao longo de décadas de investimento público).
Supercomputadores de alto desempenho (exascale).
Sistemas de IA avançados.
Tecnologias emergentes como computação quântica.
Instalações experimentais e dados únicos do governo.
A meta ambiciosa é duplicar a produtividade e o impacto da pesquisa e desenvolvimento dos EUA em um prazo de 10 anos, acelerando avanços em áreas críticas.
Objetivos principais
Criar modelos fundacionais científicos (scientific foundation models) treinados com dados federais.
Desenvolver agentes de IA que automatizem fluxos de trabalho científicos, testem hipóteses, desenhem experimentos e analisem resultados de forma autônoma.
Estabelecer uma plataforma de experimentação em ciclo fechado (closed-loop) onde a IA possa simular, experimentar e melhorar iterativamente.
Abordar desafios nacionais prioritários em campos como:
Biotecnologia
Manufatura avançada
Materiais críticos
Energia nuclear (fissão e fusão)
Computação quântica
Semiconductores
Segurança energética e nacional
Aspectos chave do projeto
Se integra através da American Science and Security Platform, um sistema unificado e seguro que conecta recursos de computação, dados e laboratórios.
Inclui colaborações público-privadas: empresas como NVIDIA (fornecedor de GPUs massivas), Oracle (infraestrutura na nuvem) e universidades.
Em fevereiro de 2026, foi lançado o Genesis Mission Consortium, uma parceria que une laboratórios nacionais, indústria e academia para avançar em modelos de IA, validação e mais.
Projetos destacados incluem supercomputadores como Solstice (com 100.000 GPUs NVIDIA) no Argonne National Laboratory, e outros sistemas em Oak Ridge (Discovery e Lux).
Estado atual (fevereiro de 2026)
O projeto está na fase inicial de implementação: definição de desafios específicos, mapeamento de recursos existentes e demonstrações com infraestrutura atual. Não busca substituir os cientistas, mas potencializá-los enormemente com ferramentas de IA que acelerem o processo de descoberta de anos para meses. $RENDER $TAO $FET
