Podczas konferencji Microsoft Build 2026 ogłoszona została ogólna dostępność platformy Microsoft Discovery dla wszystkich organizacji. To kompleksowe rozwiązanie zostało stworzone z myślą o budowaniu i zarządzaniu agentycznymi procesami sztucznej inteligencji w naukach ścisłych oraz inżynierii. Gigant pokazał też wersję zapoznawczą lokalnej aplikacji desktopowej Microsoft Discovery, która ma ułatwić mniejszym zespołom, studentom i laboratoriom akademickim rozpoczęcie pracy z tym narzędziem.
Nowa era AI w badaniach i rozwoju (R&D)
Przełomy naukowe rzadko kiedy są wynikiem pojedynczego przebłysku geniuszu. Najczęściej rodzą się w cyklach stawiania hipotez, eksperymentów, analiz i recenzji. Microsoft Discovery odpowiada na te potrzeby, wykraczając poza możliwości tradycyjnych asystentów AI opartych na prostych promptach.
Współczesne środowiska badawczo-rozwojowe (R&D) stawiają przed technologią wysokie wymagania. Skomplikowane procesy wymagają:
- Integracji z wiedzą instytucjonalną i ekspertyzą domenową.
- Dostępu do specjalistycznych narzędzi modelowania, symulacji i analizy.
- Połączenia z dowodami eksperymentalnymi i danymi walidacyjnymi.
- Wsparcia dla procesów recenzyjnych kształtujących decyzje badawcze.
Niezależnie od tego, czy inżynier materiałowy ocenia bezpieczeństwo i koszty produkcji, czy zespół inżynierii półprzewodników projektuje nowe układy, Microsoft Discovery integruje się z istniejącymi środowiskami pracy. Centralnym elementem platformy jest Microsoft Discovery Engine. Silnik ten wspiera powtarzalną, opartą na dowodach eksplorację, pozwalając na testowanie założeń i jednoczesne zachowanie pełnej transparentności ścieżki rozumowania sztucznej inteligencji, pozostawiając ostateczny osąd w rękach człowieka.
Lokalne testy dzięki aplikacji Microsoft Discovery
Aby ułatwić dostęp do zaawansowanych możliwości obliczeniowych, Microsoft udostępnił aplikację Discovery w wersji zapoznawczej. Jest to lokalne środowisko desktopowe, które można pobrać z GitHub i uruchomić przy użyciu konta GitHub Copilot.
Narzędzie to ma obniżyć próg wejścia i pozwolić na analizę literatury, generowanie hipotez oraz prowadzenie iteracyjnych eksperymentów na wczesnym etapie projektów. W miarę jak badania będą się rozwijać, wypracowane lokalnie wyniki będzie można płynnie przenieść do pełnej, korporacyjnej wersji platformy.
Sukcesy na prestiżowych uczelniach. Baterie przyszłości i początki życia
W fazie prywatnych testów Microsoft współpracował z wiodącymi ośrodkami naukowymi i rozwojowymi, w tym z Yale Engineering, Georgia Institute of Technology, Pacific Northwest National Laboratory, Ginkgo Bioworks, Causaly, Cambridge Consultants, Wiley, BHP, GSK i Syensqo, co pozwoliło potwierdzić skuteczność platformy w realnych, zaawansowanych scenariuszach badawczych.
Przykładowo zespół prof. Davida Kwabi z Yale Engineering we współpracy z badaczami Microsoftu wykorzystał Discovery Engine do projektowania małych cząsteczek organicznych na potrzeby wielkoskalowych przepływowych baterii redoks (ORFB) do magazynowania energii. AI pomogła w analizie ogromnych przestrzeni chemicznych oraz interpretacji wyników, podczas gdy eksperci z Yale odpowiadali za weryfikację laboratoryjną.
Te badania wprowadzają potężne, nowe ramy dla rozwoju nauki o bateriach przy użyciu AI. Wyposażając agenta w zdolność do wyciągania wniosków z eksperymentów i adaptowania się do nich, łączymy atuty eksperymentów prowadzonych przez ludzi z potencjałem AI do badania ogromnych przestrzeni projektowych w chemii - a to dopiero początek tego, co potrafi to rozwiązanie - powiedział David Kwabi, Associate Professor na Uniwersytecie Yale.
Georgia Institute of Technology bada z kolei możliwości systemu wieloagentowego w ponownej ocenie prebiotycznej wiarygodności histydyny - aminokwasu kluczowego dla biologii, którego pochodzenie pozostaje niejasne. Dzięki koordynacji wyspecjalizowanych agentów AI analizujących m.in. spektrometrię mas, literaturę i dane z misji planetarnych, badacze mogą łączyć skrajnie różne zestawy danych w celu analizy początków życia.
Współpraca z zespołem Microsoft Discovery, realizowana w ramach programu Georgia Tech AI for Research, przyniosła ogromne korzyści o charakterze naukowym i operacyjnym. Wspólne rozwijanie agentowych systemów sztucznej inteligencji do badania kwestii związanych z genezą życia pozwoliło nam na wczesne zapoznanie się z najnowocześniejszymi rozwiązaniami zaimplementowanymi na platformie Discovery. Przełożyło się to również na bliską kooperację techniczną, a to praktyczne partnerstwo umożliwiło wartościową, obustronną wymianę wiedzy - skomentował dr Amirali Aghazadeh z Georgia Tech.
Ogólna dostępność platformy Microsoft Discovery to milowy krok w tworzeniu gotowych do wdrożenia, bezpiecznych i transparentnych platform AI, które mają szansę uczynić zaawansowane procesy badawcze bardziej systematycznymi i powtarzalnymi, doprowadzając tym samym do przyspieszenia odkryć naukowych.
