JANCTION 開始向 EvoDvo Tech 提供 GPU 贊助計畫
由 Jasmy Lab 株式會社推動的「JANCTION」平台宣布，開始向德島大學發跡的生物科技新創公司 EvoDvo Tech 提供 GPU 贊助計畫。免費提供最高價值 1,500 美元、相當於 H100 規格的 GPU 額度，以加速其利用 AI 進行的精密育種研究。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月24日 05:00
- 🔍 收集: 2026年4月23日 20:32
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月23日 20:41（收集後9分鐘）
由 Jasmy Lab 株式會社（總部：東京都港區，代表取締役：原田 浩志）所推動的「JANCTION」宣布，已開始向源自德島大學的生物科技新創企業株式會社 EvoDvo Tech 提供 GPU 贊助計畫。
在本計畫中，我們將免費提供最高價值 1,500 美元、相當於 H100 規格的 GPU 使用額度。試用期自合約簽署日起最長為 1 個月。
透過本次的提供，我們將支援 EvoDvo Tech 正在進行的、利用 AI 的精密育種研究。
藉由提供針對基因序列數據、基因表現數據及表型數據等進行學習與分析的環境，我們將助力提升育種條件的預測精準度，並加速研發循環。
JANCTION 的目標是藉由降低取得高效能 GPU 的門檻，開啟研究、開發及事業創新的可能性，成為支援日本創新挑戰的全新計算基礎設施。
背景
在糧食、材料及生物產業領域，隨著氣候變遷、人口增加及資源受限等背景因素，業界被要求能以更高的精準度與更短的時間，開發出新的品種或功能。
另一方面，傳統的育種與生物開發需要大量的試錯與漫長的研究期間，即使在研發的初期階段，也會產生巨大的時間與計算成本。
特別是近年來，雖然以基因序列、基因表現、表型等大規模數據為基礎，利用 AI 進行預測的研究正不斷進展，但如何確保能支撐這些研究的高效能 GPU 環境，卻成為了一大挑戰。
面對這樣的情況，JANCTION 認為，直接開放獲取高效能 GPU 的管道，對於支持研發的推進至關重要。
本次提供給 EvoDvo Tech 的支援，正是將此理念化為具體行動的舉措之一。
EvoDvo Tech 投入的研究內容
EvoDvo Tech 是一家以發生學與演化學知識為基礎，致力於精密育種與精密合成生物學研發的德島大學新創企業。
在本次的 GPU 贊助計畫中，主要設想了以下的研究與分析用途：
1. 基因序列數據的學習與分析
以 DNA 序列數據為對象，使用 AI 及機器學習模型進行特徵擷取與候選區域的探索，進一步縮小與目標性狀相關的突變或設計候選範圍。
2. 基因表現數據與表型數據的整合分析
橫向分析基因表現數據、實驗結果、表型數據等，預測哪些條件或設計能實現目標性狀。
藉此，目標是提高旨在提高產量、增強功能性成分、提升環境耐受性等研究假設的精準度。
3. 育種條件與實驗條件的預測最佳化
基於 AI 帶來的分析結果，對實驗條件及育種條件的候選進行優先排序，協助建立能在減少試錯次數的同時，更快達到更有望條件的研究環境。
4. 加速 Design-Build-Test-Learn（設計-構建-測試-學習）循環
透過高速重複模型學習與推論，縮短研發中的 Design-Build-Test-Learn 循環，提高假設驗證的運轉次數。
藉此，目標是能更順暢地連接從研究初期階段到實證階段的過程。
GPU 贊助計畫概要
提供內容
相當於 H100 80GB
免費提供最高 1,500 美元的 GPU 使用額度
試用期自合約簽署日起最長 1 個月
主要用途
基因序列數據的學習與分析
基因表現數據的分析
表型預測模型的建構與評估
利用 AI 進行育種條件及實驗條件的最佳化
研發 PoC（概念驗證）及高負載計算驗證
關於本次舉措
JANCTION 正積極推進計算基礎設施的整備，以支援不僅是生成式 AI 或機器學習，還包含生物、新藥研發、材料、機器人等需要高度計算資源的多元領域研發。
本次提供給 EvoDvo Tech 的支援，是一項旨在協助透過 AI 與生命科學的融合創造新產業價值的研發計畫。
透過活用高效能 GPU 環境，我們將推動打造一個讓研究人員與開發團隊不受計算資源限制，能順利推進驗證的環境。
JANCTION 的願景與未來展望
JANCTION 致力於降低研發與新創事業所需計算資源的取得門檻，正推進打造一個讓更多研究人員、開發者、創業者及事業開發團隊都能活用高效能 GPU 的環境。
未來，我們不僅將透過 GPU 贊助計畫支援研究、技術開發與商業化的初期階段，也將在放眼擴大提供對象與應用領域的同時，持續推進能支援更多元挑戰的計算基礎設施整備。
在本計畫中，我們將免費提供最高價值 1,500 美元、相當於 H100 規格的 GPU 使用額度。試用期自合約簽署日起最長為 1 個月。
透過本次的提供，我們將支援 EvoDvo Tech 正在進行的、利用 AI 的精密育種研究。
藉由提供針對基因序列數據、基因表現數據及表型數據等進行學習與分析的環境，我們將助力提升育種條件的預測精準度，並加速研發循環。
JANCTION 的目標是藉由降低取得高效能 GPU 的門檻，開啟研究、開發及事業創新的可能性，成為支援日本創新挑戰的全新計算基礎設施。
背景
在糧食、材料及生物產業領域，隨著氣候變遷、人口增加及資源受限等背景因素，業界被要求能以更高的精準度與更短的時間，開發出新的品種或功能。
另一方面，傳統的育種與生物開發需要大量的試錯與漫長的研究期間，即使在研發的初期階段，也會產生巨大的時間與計算成本。
特別是近年來，雖然以基因序列、基因表現、表型等大規模數據為基礎，利用 AI 進行預測的研究正不斷進展，但如何確保能支撐這些研究的高效能 GPU 環境，卻成為了一大挑戰。
面對這樣的情況，JANCTION 認為，直接開放獲取高效能 GPU 的管道，對於支持研發的推進至關重要。
本次提供給 EvoDvo Tech 的支援，正是將此理念化為具體行動的舉措之一。
EvoDvo Tech 投入的研究內容
EvoDvo Tech 是一家以發生學與演化學知識為基礎，致力於精密育種與精密合成生物學研發的德島大學新創企業。
在本次的 GPU 贊助計畫中，主要設想了以下的研究與分析用途：
1. 基因序列數據的學習與分析
以 DNA 序列數據為對象，使用 AI 及機器學習模型進行特徵擷取與候選區域的探索，進一步縮小與目標性狀相關的突變或設計候選範圍。
2. 基因表現數據與表型數據的整合分析
橫向分析基因表現數據、實驗結果、表型數據等，預測哪些條件或設計能實現目標性狀。
藉此，目標是提高旨在提高產量、增強功能性成分、提升環境耐受性等研究假設的精準度。
3. 育種條件與實驗條件的預測最佳化
基於 AI 帶來的分析結果，對實驗條件及育種條件的候選進行優先排序，協助建立能在減少試錯次數的同時，更快達到更有望條件的研究環境。
4. 加速 Design-Build-Test-Learn（設計-構建-測試-學習）循環
透過高速重複模型學習與推論，縮短研發中的 Design-Build-Test-Learn 循環，提高假設驗證的運轉次數。
藉此，目標是能更順暢地連接從研究初期階段到實證階段的過程。
GPU 贊助計畫概要
提供內容
相當於 H100 80GB
免費提供最高 1,500 美元的 GPU 使用額度
試用期自合約簽署日起最長 1 個月
主要用途
基因序列數據的學習與分析
基因表現數據的分析
表型預測模型的建構與評估
利用 AI 進行育種條件及實驗條件的最佳化
研發 PoC（概念驗證）及高負載計算驗證
關於本次舉措
JANCTION 正積極推進計算基礎設施的整備，以支援不僅是生成式 AI 或機器學習，還包含生物、新藥研發、材料、機器人等需要高度計算資源的多元領域研發。
本次提供給 EvoDvo Tech 的支援，是一項旨在協助透過 AI 與生命科學的融合創造新產業價值的研發計畫。
透過活用高效能 GPU 環境，我們將推動打造一個讓研究人員與開發團隊不受計算資源限制，能順利推進驗證的環境。
JANCTION 的願景與未來展望
JANCTION 致力於降低研發與新創事業所需計算資源的取得門檻，正推進打造一個讓更多研究人員、開發者、創業者及事業開發團隊都能活用高效能 GPU 的環境。
未來，我們不僅將透過 GPU 贊助計畫支援研究、技術開發與商業化的初期階段，也將在放眼擴大提供對象與應用領域的同時，持續推進能支援更多元挑戰的計算基礎設施整備。