Microsoft a dezvăluit „Microsoft Discovery”, o platformă de inteligență artificială axată pe întreprindere, pregătită pentru a remodela cercetarea științifică și inginerie. Anunțată în cadrul conferinței sale Build 2025, Discovery echipează cercetătorii cu agenți AI specializați și un motor sofisticat bazat pe grafic. Platforma își propune să scurteze dramatic termenele de inovare de la ipoteza inițială la validarea experimentală. Aseem Datar, Microsoft’s vice president of product innovation, outlined the platform’s ambitious scope: “Our goal is to bring the power of AI to scientists and engineers to transform the entire discovery process, from advanced knowledge reasoning and hypothesis formulation to experimental simulation and iterative learning.”
The platform’s significant potential to compress research timelines was demonstrated by an internal Microsoft project: identifying a novel, non-PFAS (Substanțe pe și polifluoroalchil) Prototip de răcire de date. Această descoperire a fost obținută în aproximativ 200 de ore-o sarcină în mod tradițional care durează în mod tradițional luni sau ani. Președintele și CEO-ul Microsoft, Satya Nadella, a subliniat acest lucru, explicând că Microsoft „reunește stiva completă de tehnologie pentru a ajuta la accelerarea științei în sine”. El a menționat că Discovery „folosește agenții pentru a genera idei, a simula rezultatele și a învăța,„ citând lichidul de răcire drept „un exemplu excelent… care nu se bazează pe substanțele chimice pentru totdeauna”. href=”https://venturebeat.com/ai/microsoft-just-lached-an-ai-that-discovered-a-new-chemical-in-200-hours-instead-of-y-yns/”””_ blank”> a spus VentureBeat Frameul a proiectat 367.000 de candidați potențiali pentru acest răcire, care a fost apoi sinthesizat printr-un partener. Acest rezultat rapid, pe care Microsoft l-a lămurit în anunțul său este un „experiment” care pune bazele pentru evoluțiile viitoare, subliniază ambiția de a transforma R&D într-un efort dinamic, AI-asistat. Microsoft Azure, Discovery este proiectat pentru extensibilitate, integrând modele proprii cu instrumente de la parteneri precum NVIDIA și Sinopsys și soluții open-source. Microsoft cultivă un ecosistem de colaborare, cu implicarea timpurie a companiilor precum GSK în asistență medicală și companiile Estée Lauder din bunuri de consum. Acest lucru semnalează o apăsare strategică pentru încorporarea AI în cadrul variațiilor de fluxuri de lucru de cercetare industrială și a pozițiilor de descoperire alături de alți „co-științiști ai AI” și instrumente de cercetare centrate pe știință de la concurenți precum Google și OpenAI.
O nouă abordare agentică a Discovery
Embedding Microsoft Discovery Opeld On fiecare Paradigm of „Agentic AI”, „Embedding Discovery Agents la fiecare paradigmă”
Embedding Discovery Ofates la o paradigmă a „agentului agent AI”. a metodei științifice. Cercetătorii pot personaliza acești agenți AI folosind un limbaj natural, adaptându-i la domenii specifice precum simularea moleculară sau revizuirea literaturii. Un asistent central Microsoft Copilot orchestrează acești agenți, folosind un catalog cuprinzător de instrumente, modele și baze de cunoștințe.
la Discovery’s Heart este un puternic motor de cunoștințe bazat pe grafic. Acest motor construiește hărți nuanțate de relații între datele de proprietate ale unei organizații și vaste cercetări științifice externe, mai degrabă decât doar pentru a prelua fapte. Această capacitate permite platformei să ofere o înțelegere contextuală profundă a datelor științifice complexe, uneori contradictorii, științifice, menținând în același timp transparența prin urmărirea detaliată a surselor.
Zander a subliniat accesibilitatea platformei pentru oamenii de știință, chiar și pentru cei fără fonduri de codificare, explicând din propria sa experiență: „doctoratul meu este în biologie. Nu sunt un informatician, dar dacă puteți debloca acea putere a unui supercomputer doar permițându-mi să o determin, aceasta este foarte puternică.”Parteneriate
Aplicația din lumea reală a platformei este deja explorată de mai mulți parteneri cheie. GSK PLC intenționează să utilizeze Microsoft Discovery pentru predicție avansată și testare în dezvoltarea de noi medicamente. În mod similar, companiile Estée Lauder intenționează să integreze descoperirea în conducta sa de inovare pentru a accelera crearea pielii personalizate și produse cosmetice, bazându-se pe un parteneriat anterior AI Lab cu Microsoft. Kosmas Kretsos, VP al cercetării și dezvoltării și tehnologiei inovației la companiile Estée Lauder, a explicat că descoperirea va ajuta la utilizarea datelor lor extinse de cercetare pentru „inovația rapidă, agilă, avansată. NVIDIA își va integra alchemi și Bionemo nim microservice, proiectat pentru nvidia-accelerad az a și Life Sciences Research.. Synopsys face parteneriat pentru a-și aduce soluțiile de proiectare bazate pe AI pentru a accelera inginerie semiconductor.
Raja Tabet, vicepreședinte senior la Synopsys, a remarcat Această colaborare își propune să „renumească fluxurile de lucru pentru proiectarea cipurilor” și „productivitatea supraîncărcării ingineriei”. Physicsx este, de asemenea, un partener de lansare, integrându-și modelele de fundație AI bazate pe fizică. CEO Jacomo Corbo descris Descoperire și inginerie științifică.” Integratorii de sistem precum Accenture și Capgemini sunt, de asemenea, implicați pentru a ajuta la extinderea implementărilor personalizate.
navigând peisajul în evoluție al AI în Science
Introducerea de descoperire a Microsoft are loc într-un peisaj în evoluție rapidă, în care AI este din ce în ce mai pivotant. Concurentul Google a fost proeminent cu inițiativa sa „co-științifică AI” pentru generarea de ipoteze de cercetare. De asemenea, compania a lansat instrumente specializate precum TXGEMMA pentru descoperirea drogurilor și alfaevolve pentru optimizarea algoritmilor. Microsoft însuși a contribuit anterior cu modele precum Bioemu-1 pentru dinamica proteinelor. Tendința mai largă include potențiali agenți de cercetare AI cu capacitate ridicată de la OpenAI.
Cu toate acestea, sofisticarea din ce în ce mai mare a AI în cercetarea științifică aduce considerente importante. Un studiu evidențiat de Winbuzzer în aprilie 2025 a relevat faptul că modelele avansate de AI ar putea depăși virologi cu experiență în proceduri complexe de laborator, ridicând îngrijorări de utilizare dublă cu privire la potențialele utilizări greșite. Seth Donoughe, coautor al studiului, a exprimat că concluziile l-au făcut „puțin nervos”. Acest lucru a stimulat apelurile pentru cadre de guvernare robuste.
Microsoft subliniază că designul Discovery prioritizează încrederea, conformitatea și transparența, păstrând cercetătorii în control. Cu toate acestea, comunitatea științifică mai largă și dezvoltatorii AI continuă să se asigure cu asigurarea fiabilității și a implementării etice a acestor tehnologii transformatoare. Cercetările anterioare ale DeepMind, de exemplu, au recunoscut că „până când viteza modelului este îmbunătățită și halucinațiile sunt complet rezolvate, instrumente precum motoarele simbolice vor rămâne esențiale pentru aplicațiile de matematică”. Acest lucru evidențiază faptul că expertiza umană și validarea științifică tradițională rămân cruciale în epoca descoperirii accelerate de AI.
