AI发现新物质，仅用200小时！不写一行代码，筛选36.7万种物质

衡宇 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

一行代码都不用写，全靠AI，在200小时内发现一种全新物质！

如果使用传统方法，这个过程可能需要花费几个月甚至几年时间。

这个立大功的AI，就是微软刚刚在Build大会上推出的Microsoft Discovery。

它是一个企业级AI科研平台，结合了专业AI Agent与高性能计算。

微软表示，推出Microsoft Discovery，是为了跨越领域专家和计算能力之间的鸿沟，把AI的力量带给科学家和工程师。

• 以更快速度、更大规模和更高精度推动科学成果。

发现新物质，时间从n个月压缩到200小时

事情是这样的——

微软用Microsoft Discovery解决了一个数据中心真实面对的难题，即寻找不含PFAS（全氟/多氟烷基物质）成分的冷却剂。

目前而言，数据中心的冷却方法往往依赖于有害化学品。

PFAS就是一种广泛用于冷却系统，但逐步被全球监管禁止的“永不分解”化学物质。

微软研究人员使用Microsoft Discovery筛选了367000种潜在的替代品。

约200小时内，研究人员利用在Microsoft Discovery识别出了可能用来替代的冷却剂，然后将结果交给合作方进行合成验证。

最后，微软还展示了用这种冷却剂来冷却运行视频游戏的GPU的效果。

尽管这项具体应用仍处于实验阶段，但此时的一小步，却是这个领域的一大步。

微软表示，这说明了用上Microsoft Discovery，原本可能需要几个月乃至几年的开发过程，现在只需要几个月就能完成。

而且是每一个领域。

因为微软推出Microsoft Discovery，就是为了通过自然语言交互，让没有编程背景的研究人员也能使用超级计算能力与复杂模拟系统。

除了这个领域外，微软已经开始推动Microsoft Discovery在医药、芯片设计、工程制造等领域的应用。

一直以来，科学家往往需要学习编程语言才能使用复杂的计算平台，这造成了研究瓶颈。

“我的博士专业是生物学，我不是计算机科学家。”微软战略任务与技术副总裁Jason Zander表示，“如果你能让我仅仅通过提示词，就解锁超算的能力，那真的给予了非编程人员很强大的助力。”

没错，作为一个企业级平台，Microsoft Discovery的使用方式和普通AI一样，非常简便。

使用者可以通过一个类似Copilot的界面，与AI通过自然语言互动，来指导上面专业化的AI Agent。

也可以定制与自身流程匹配的AI，将专业知识编码为Agent能力，这样一来，无需依赖传统编码工具就能搭建端到端的实验流程，协助科研团队完成整个研究任务。

对于中小型科研机构来说，这种平台可以省去招聘专门编程人员的成本，让领域专家用大白话提问、建模、做实验，从而大幅降低先进科研的准入门槛。

Microsoft Discovery如何炼成？

要实现这个目标，那么理想中的平台既需要理解科学领域，又能管理科学思维中的认知过程。

该Microsoft Discovery平台结合了两个关键组件：

• 基础模型：用于规划。
• 专业模型：针对特定科学领域（如物理学、化学和生物学）训练。

这种方法的独特之处，在于把通用人工智能能力与深入的专业科学知识相结合。

两种模型组成了Microsoft Discovery背后的“AI博士后”团队——这些专业Agent可以执行科学过程中，从文献综述到计算模拟的各个方面。

同时，Microsoft Discovery具备以下能力：

• 在复杂知识图谱中推理；
• 跨领域任务专业化；
• 从结果中学习并动态调整研究计划。

现在发展最迅速的大模型，虽然能加速信息检索和假设生成，但缺乏对分散、复杂甚至矛盾科学数据的深度语境理解。

为此，Microsoft Discovery引入了图谱知识引擎。

图谱知识引擎不仅可以进行检索事实，同时能够构建专有数据与外部科研间的关联图谱，深入理解跨学科冲突理论、实验结果及潜在假设。

在此基础上，Microsoft Discovery还实现了协同推理。

其推理过程透明，通过详细来源追踪和逻辑链保持专家参与，确保可信度与可验证性。

此外，与传统孤立流程不同，Microsoft Discovery支持持续迭代的研发循环。

与此同时，微软Copilot作为科学助手，基于研究者指令协调各个Agent，整合AI与HPC模拟。

最后，Microsoft Discovery基于Azure基础设施打造，降低使用门槛。

平台现已开放私密预览，定价尚未公布。

微软表示，小型实验室可通过Azure接入平台，费用按云服务模式计费。

One More Thing

目前，Microsoft Discovery依托传统高性能计算，但它的架构预留了未来连接量子计算的能力。

“我们正在探索如何将智能体AI与算力优势结合，甚至延伸到量子计算，并将其应用在最重要的领域：科学研究。”微软表示。

参考链接：
[1]https://azure.microsoft.com/en-us/blog/transforming-rd-with-agentic-ai-introducing-microsoft-discovery/
[2]https://venturebeat.com/ai/microsoft-just-launched-an-ai-that-discovered-a-new-chemical-in-200-hours-instead-of-years/
[3]https://www.youtube.com/watch?v=R8d5JsJ9R64