Microsoft ha presentado”Microsoft Discovery”, una plataforma de inteligencia artificial centrada en la empresa, preparada para remodelar la investigación científica e de ingeniería. Anunciado durante su conferencia Build 2025, Discovery equipa a los investigadores con agentes especializados de IA y un sofisticado motor de conocimiento basado en gráficos. La plataforma tiene como objetivo acortar drásticamente los plazos de innovación desde la hipótesis inicial hasta la validación experimental. Aseem Datar, el vicepresidente de innovación de productos de Microsoft, describió el ambicioso alcance de la plataforma:”Nuestro objetivo es llevar el poder de la IA a los científicos e ingenieros para transformar todo el proceso de descubrimiento, desde el razonamiento de conocimiento avanzado y la formulación de hipótesis hasta la simulación experimental y el aprendizaje iterativo”. El proyecto de la plataforma de la plataforma de la plataforma a la plataforma a la plataforma, la investigación de la plataforma, la investigación de la plataforma, la investigación de la plataforma, la investigación de la plataforma, la investigación de la plataforma. (Sustancias de pera y polifluoroalquilo) Prototipo de refrigerante del centro de datos. Este avance se logró en aproximadamente 200 horas, una tarea que tradicionalmente lleva meses o años. La presidenta y directora ejecutiva de Microsoft, Satya Nadella, destacó esto, explicando que Microsoft está”reuniendo la pila tecnológica completa para ayudar a acelerar la ciencia misma”. Señaló que Discovery”usa agentes para generar ideas, simular resultados y aprender”, citando al refrigerante como”un gran ejemplo… que no depende de los productos químicos para siempre”.

Jason Zander, Vicepresidente Corporativo de Misiones y Tecnologías Estratégicas de Microsoft. href=”https://venturebeat.com/ai/microsoft-just-launched-an-ai-that-descubreed-a-new-chemical-in-in—-hours-instead-of-a-ears/”target=”_ en blanco”> dijo VentureBeat El trabajo de 367,000 candidatos para este refrigerante, que entonces fue synthing por un socio. Este rápido resultado, que Microsoft aclaró en su anuncio es un trabajo de trabajo de”experimento”para futuros desarrollos, subraya la ambición de transformar I + D en un esfuerzo dinámico y asistido por AI-

Zander enfatizó la accesibilidad de la plataforma para los científicos, incluso aquellos sin antecedentes de codificación, explicando desde su propia experiencia:”Mi doctorado es en biología. No soy un científico informático, pero si puede desbloquear ese poder de una supercomputadora solo al permitirme indicarlo, eso es muy poderoso”.

La aplicación del mundo real de la plataforma ya está siendo explorada por varios socios clave. GSK PLC tiene la intención de utilizar Microsoft Discovery para predicción y pruebas avanzadas en el desarrollo de nuevos medicamentos. Del mismo modo, las compañías Estée Lauder planean integrar el descubrimiento en su tubería de innovación para acelerar la creación de cuidado de cuidado y cosméticos personalizados, basándose en una asociación de laboratorio de IA anterior con Microsoft. Kosmas Kretsos, vicepresidente de I + D y tecnología de innovación en las empresas Estée Lauder, explicó que Discovery ayudará a aprovechar sus extensos datos de investigación para la innovación”rápida, ágil y innovadora”.

Las colaboraciones de tecnología clave están configuradas para expandir las capacidades del descubrimiento. NVIDIA integrará su alchemi y Bionemo microservices nim, diseñados para nvidia-accelure azure azure, a inferen e Investigación de ciencias de la vida. Synopsys se está asociando para traer sus soluciones de diseño con AI para acelerar la ingeniería de semiconductores.

Raja Tabet, vicepresidente senior de Synopsys, Notado Esta colaboración tiene como objetivo”reingineador de flujos de trabajo de diseño de chips”y”productividad de ingeniería de sobrealimentación”. PhysicsX también es un socio de lanzamiento, que integra sus modelos de Fundación AI basados ​​en física. CEO Jacomo Corbo

La navegación del panorama en evolución de la IA en la ciencia

La introducción de descubrimiento de Microsoft ocurre dentro de un paisaje que evoluciona rápidamente donde la IA es cada vez más pivotal. El competidor Google ha sido prominente con su iniciativa”Co-Cientista de IA”para generar hipótesis de investigación. La compañía también ha publicado herramientas especializadas como TXGEMMA para Drug Discovery y Alphaevolve para optimizar los algoritmos. Microsoft en sí contribuyó previamente con modelos como Bioemu-1 para la dinámica de proteínas. La tendencia más amplia incluye posibles agentes de investigación de IA de alta capacidad de OpenAI.

Sin embargo, la creciente sofisticación de la IA en la investigación científica trae consideraciones importantes. Un estudio destacado por WinBuzzer en abril de 2025 reveló que los modelos avanzados de IA podrían superar a los virólogos experimentados en procedimientos de laboratorio complejos, lo que aumenta las preocupaciones de doble uso sobre el mal uso potencial. Seth Donoughe, coautora de estudio, expresó que los hallazgos lo ponían”poco nervioso”. Esto ha estimulado las llamadas de marcos de gobierno sólidos.

Microsoft enfatiza que el diseño del descubrimiento prioriza la confianza, el cumplimiento y la transparencia, manteniendo a los investigadores en control. Sin embargo, la comunidad científica más amplia y los desarrolladores de IA continúan lidiando para garantizar la fiabilidad y el despliegue ético de estas tecnologías transformadoras. La propia investigación previa de DeepMind, por ejemplo, reconoció que”hasta que la velocidad del modelo se mejore y las alucinaciones se resuelvan por completo, herramientas como motores simbólicos seguirán siendo esenciales para las aplicaciones de matemáticas”. Esto destaca que la experiencia humana y la validación científica tradicional siguen siendo cruciales en la edad del descubrimiento acelerado de AI-AI.

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