OmniTools 10月29日消息，Hugging Face 10月29日消息，Hugging Face 宣布发起 Project ProtoStar 计划，联合高校、研究机构、产业界与开放科学社区，推动公共资助的科研数据集、模型和代码以 AI 可用、机器可处理的格式开放，便于发现与复用。创始伙伴包括卡内基梅隆大学、普渡大学、佐治亚理工学院、亚利桑那州立大学和乔治·华盛顿大学（通过 Open Forum for AI 作为高校联盟伙伴）、Astera Institute，Hugging Face 担任基础设施伙伴，Open Research Community Accelerator（ORCA）通过 Fostering Innovation Network 担任社区伙伴。参与机构将通过谅解备忘录确认合作，在开放基础设施上发布符合条件的科研数据、模型与代码。
该计划指出，美国联邦政府每年在研发上投入约 1900 亿美元，NIH、NSF 等机构已强化公共获取要求，但公开并不等于可用：科研数据常分散在不兼容系统中、以静态或遗留格式存储，或缺少文档、元数据与溯源信息，导致 AI 系统难以跨学科发现和组合这些资源。Hugging Face 目前托管超过 1.7 万个核心科学领域公开数据集，计入医学与数学后接近 2.9 万个；2026 年前九个月新增科学数据集数量是 2025 年同期的三倍以上。截至 2026 年 10 月 26 日，NIH 下属 NCBI 在 Hugging Face 的 18 个公开仓库累计获得超过 1100 万次下载，NASA IMPACT 的 27 个仓库约获 77 万次下载。平台数据显示，90% 的数据集下载来自文档完整的数据集。
ProtoStar 还将组织系列开放挑战赛，以验证科研资源复用的可行性。首个挑战由卡内基梅隆大学主办，时间为 2026 年 11 月 2 日至 13 日，主题为气候风险智能：参赛团队需使用 210 座美国城市截至 2018 年的历史天气数据，预测 2019 至 2026 年的实际气候状况，指标包括年均气温、年降水量、全年最热一天和制冷度日数，并与历史均值、线性趋势等基线比较；团队还需基于数据提出简短的气候适应政策设想。预测成绩将经公开排行榜评估，最终结果预计于 2027 年初、2026 年完整天气记录可用后公布。
