Microsoft Discovery obiecuje transformację całego procesu badawczego – od zaawansowanego rozumowania i formułowania hipotez, przez generowanie potencjalnych rozwiązań, aż po symulacje i analizy.
Microsoft Discovery to enterprise’owa platforma wykorzystująca agentic AI (sztuczną inteligencję agentową), która została zaprojektowana, aby zrewolucjonizować sposób prowadzenia badań naukowych i procesów rozwojowych. W przeciwieństwie do tradycyjnych narzędzi AI, które koncentrują się na pojedynczych, izolowanych zadaniach, Discovery działa w oparciu o model zespołowy, gdzie wyspecjalizowane agenty AI współpracują w czasie rzeczywistym w ramach złożonych przepływów pracy naukowej.
Ale czym adekwatnie jest ta agentowa AI? To system sztucznej inteligencji, który może realizować określone cele przy ograniczonym nadzorze człowieka. Składa się z agentów AI – modeli uczenia maszynowego, które naśladują ludzkie podejmowanie decyzji, aby rozwiązywać problemy w czasie rzeczywistym. W systemie wieloagentowym każdy agent wykonuje określone podzadanie wymagane do osiągnięcia celu, a ich wysiłki są koordynowane przez orkiestrację AI.
Kluczowe komponenty platformy
Microsoft Discovery opiera się na dwóch kluczowych filarach technologicznych. Pierwszym jest zespół wyspecjalizowanych agentów AI, gdzie każdy agent zajmuje się określonym aspektem procesu badawczego, takimi jak symulacje molekularne czy przegląd literatury naukowej. Agenty te współpracują pod kierownictwem centralnego asystenta Copilot.
Drugim jest silnik wiedzy oparty na grafach. To właśnie ten komponent odróżnia Discovery od standardowych dużych modeli językowych. Mapuje on niuansowane relacje między własnościowymi i zewnętrznymi danymi naukowymi, umożliwiając kontekstowe rozumowanie wspierające naukowców w nawigacji pomiędzy sprzecznymi teoriami i różnorodnymi wynikami eksperymentalnymi.
Praktyczne zastosowania i pierwsze sukcesy
Microsoft już wykorzystał zaawansowane możliwości własnej platformy do osiągnięcia imponujących wyników. Badacze z firmy, korzystając z zaawansowanych modeli AI i narzędzi symulacyjnych oferowanych przez Microsoft Discovery, odkryli prototyp nowego chłodziwa o obiecujących adekwatnościach do chłodzenia immersyjnego w centrach danych.
Co najbardziej imponujące proces ten zajął około 200 godzin – zadanie, które tradycyjnymi metodami trwałoby miesiące, jeżeli nie lata. To doskonały przykład tego, jak Microsoft Discovery może potencjalnie przekształcić badania i rozwój w niemal każdej firmie, zwłaszcza w obszarach wymagających intensywnych obliczeń i analizy danych.
Microsoft pochwalił się pierwszymi partnerami, którzy już dziś korzystają z DiscoveryPrzewaga konkurencyjna i unikalne cechy
To, co naprawdę wyróżnia Microsoft Discovery na tle innych narzędzi AI dla naukowców, to połączenie kilku kluczowych cech. Przede wszystkim Microsoft Discovery zostało zaprojektowane jako platforma wysoce rozszerzalna. Umożliwia naukowcom integrację najnowszych innowacji Microsoftu z własnymi modelami, narzędziami i zbiorami danych, a także z rozwiązaniami partnerów i open-source. Jak podkreśla Microsoft: Wierzymy w siłę otwartego ekosystemu, który wykorzystuje mocne strony najnowszych osiągnięć Microsoftu w połączeniu z innymi innowacyjnymi rozwiązaniami klientów i partnerów.
Zbudowana na infrastrukturze i usługach Azure platforma Microsoft Discovery wykorzystuje kontrole zaufania, zgodności i zarządzania stanowiące rdzeń bezpiecznej chmury Microsoftu. Każdy krok w procesie jest śledzony do źródła, co zapewnia pełną przejrzystość i zaufanie do wszystkich wyników generowanych przez AI.
Wpływ na branżę i potencjalne zastosowania
Microsoft współpracuje już z wieloma klientami zainteresowanymi wspólnymi innowacjami w różnorodnych branżach, takich jak chemia i materiałoznawstwo, projektowanie układów krzemowych, energetyka, produkcja i farmacja. Ta szeroka gama zastosowań pokazuje, jak elastyczna może być platforma Discovery.
Dla entuzjastów elektroniki szczególnie interesujące mogą być zastosowania związane z projektowaniem układów krzemowych i nowymi materiałami. Wyobraźcie sobie przyspieszenie procesu tworzenia nowych, wydajniejszych procesorów czy baterii o większej pojemności i krótszym czasie ładowania – to wszystko dzięki AI, która może analizować tysiące potencjalnych kombinacji materiałów i projektów w ułamku czasu potrzebnego ludzkiemu zespołowi.
Co odróżnia agentową AI od tradycyjnej generatywnej AI?
Warto na chwilę zatrzymać się przy różnicy między agentową AI a generatywną AI, która zdominowała nagłówki w ostatnich latach. Agentowa AI buduje na technikach generatywnej AI, wykorzystując duże modele językowe (LLM) do funkcjonowania w dynamicznych środowiskach. Podczas gdy modele generatywne koncentrują się na tworzeniu treści na podstawie wyuczonych wzorców, agentowa AI rozszerza tę zdolność, aplikując generowane wyniki w kierunku określonych celów.
Mówiąc prościej, generatywna AI może napisać ci przepis na ciasto, podczas gdy agentowa AI nie tylko napisze przepis, ale również zamówi składniki, zaplanuje czas pieczenia i przypomni, kiedy należy wyjąć ciasto z piekarnika. W kontekście naukowym ta autonomia i zdolność do koordynacji złożonych zadań jest nieoceniona.
Przyszłość badań naukowych z Microsoft Discovery
Microsoft Discovery zapowiada się jako przełomowe narzędzie dla firm i instytucji badawczych. Możliwości są nieograniczone, gdy zdamy sobie sprawę z pełnego potencjału AI w badaniach i rozwoju, a to dopiero początek! – czytamy w komunikacie firmy.
Warto zauważyć, iż Microsoft projektuje platformę z myślą o przyszłości. Gdy firma wprowadzi nowe możliwości w dziedzinie niezawodnych obliczeń kwantowych i ucieleśnionej AI platforma pozostanie przygotowana na przyszłość, oferując dostęp do najlepszych technologii dostępnych zarówno w Microsofcie, jak i w całej branży.
Microsoft Discovery to przykład tego, jak sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować tradycyjne procesy R&D
Łącząc możliwości agentowej AI, przetwarzania grafów wiedzy i integracji z istniejącymi narzędziami, Microsoft stworzył platformę, która może drastycznie skrócić czas badań i zwiększyć ich efektywność.
Dla nas, fanów technologii, to ekscytująca wiadomość – szybsze odkrycia naukowe oznaczają szybsze wprowadzanie innowacji do produktów konsumenckich. Nowe materiały dla wyświetlaczy, wydajniejsze baterie, szybsze procesory i bardziej energooszczędne rozwiązania – wszystko to może pojawić się na rynku znacznie szybciej dzięki takim narzędziom jak Microsoft Discovery.
Kto wie, może za kilka lat będziemy wspominać premierę Microsoft Discovery jako moment, w którym badania naukowe wkroczyły w zupełnie nową erę. Jedno jest pewne – są powody do ekscytacji.
