La investigación científica ha sido tradicionalmente un proceso lento y cuidadoso. Los científicos pasan años probando concepts y haciendo experimentos. Leen miles de documentos e intentan conectar diferentes piezas de conocimiento. Este enfoque ha funcionado durante mucho tiempo, pero generalmente lleva años completarse. Hoy, el mundo enfrenta problemas urgentes como el cambio climático y las enfermedades que necesitan respuestas más rápidas. Microsoft cree que la inteligencia synthetic puede ayudar a resolver este problema. En Construir 2025Microsoft introducido Descubrimiento de Microsoftuna nueva plataforma que utiliza agentes de IA para acelerar la investigación y el desarrollo. Este artículo explica cómo funciona Microsoft Discovery y por qué los agentes son importantes para la investigación y el desarrollo.
Desafíos en la investigación científica moderna
La investigación y el desarrollo tradicionales enfrentan varios desafíos que han durado décadas. El conocimiento científico es vasto y se extiende en muchos documentos, bases de datos y repositorios. Conectar concepts de diferentes campos requiere experiencia especial y mucho tiempo. Los proyectos de investigación implican muchos pasos, como revisar la literatura, formar hipótesis, diseñar experimentos, analizar datos y refinar resultados. Cada paso necesita diferentes habilidades y herramientas, lo que dificulta mantener el progreso estable y consistente. Además, la investigación es un proceso iterativo. El conocimiento científico crece a través de evidencia, discusión entre pares y refinamiento continuo. Esta naturaleza iterativa crea retrasos en el tiempo significativos entre las concepts iniciales y las aplicaciones prácticas. Debido a estos problemas, existe una brecha creciente entre cuán rápido avanza la ciencia y la rapidez con que necesitamos soluciones para problemas como el cambio climático y la enfermedad. Estos problemas urgentes exigen una innovación más rápida de lo que puede ofrecer la investigación tradicional.
Descubrimiento de Microsoft: acelerando I + D con agentes de IA
Microsoft Discovery es una nueva plataforma empresarial construida para la investigación científica. Permite a los agentes de IA trabajar con científicos humanos, generar hipótesis, analizar datos y realizar experimentos. Microsoft construyó la plataforma en Azure, que proporciona la potencia informática necesaria para simulaciones y análisis de datos.
La plataforma resuelve desafíos de investigación a través de tres características clave. Primero, utiliza un razonamiento de conocimiento basado en gráficos para conectar información en diferentes dominios y publicaciones. En segundo lugar, emplea agentes de IA especializados que pueden centrarse en tareas de investigación específicas al tiempo que coordinan con otros agentes. En tercer lugar, mantiene un ciclo de aprendizaje iterativo que adapta las estrategias de investigación basadas en resultados y descubrimientos.
Lo que hace que Microsoft Discovery sea diferente de otras herramientas de IA es su soporte para el proceso de investigación completo. En lugar de ayudar con una sola parte de la investigación, la plataforma apoya a los científicos desde el comienzo de una thought hasta los resultados finales. Este apoyo completo puede reducir significativamente el tiempo necesario para los descubrimientos científicos.
Motor de conocimiento basado en gráficos
Los sistemas de búsqueda tradicionales encuentran documentos que coinciden con las palabras clave. Si bien es efectivo, este enfoque a menudo pasa por alto las conexiones más profundas dentro del conocimiento científico. Microsoft Discovery utiliza un motor de conocimiento basado en gráficos que mapea las relaciones entre datos de fuentes científicas internas y externas. Este sistema puede comprender teorías conflictivas, diferentes resultados de experimentos y suposiciones entre los campos. En lugar de solo encontrar artículos sobre un tema, puede mostrar cómo los hallazgos en un área se aplican a los problemas en otro.
El motor de conocimiento también muestra cómo llega a conclusiones. Hace rastro de fuentes y pasos de razonamiento, por lo que los investigadores pueden verificar la lógica de la IA. Esta transparencia es importante porque los científicos deben comprender cómo se hacen las conclusiones, no solo las respuestas. Por ejemplo, cuando busca nuevos materiales de batería, el sistema puede vincular el conocimiento de la metalurgia, la química y la física. También puede encontrar contradicciones o información faltante. Esta visión amplia ayuda a los investigadores a encontrar nuevas concepts que de otro modo podrían perderse.
El papel de los agentes de IA en Microsoft Discovery
Un agente es un tipo de inteligencia synthetic que puede actuar de forma independiente para realizar tareas. A diferencia de la IA common que solo ayuda a los humanos al seguir las instrucciones, los agentes toman decisiones, planifican acciones y resuelven problemas por su cuenta. Trabajan como asistentes inteligentes que pueden tomar la iniciativa, aprender de los datos y ayudar a completar un trabajo complejo sin necesidad de instrucciones humanas constantes.
En lugar de usar un sistema de IA Massive, Microsoft Discovery emplea a muchos agentes especializados que se centran en diferentes tareas de investigación y coordinan entre sí. Este enfoque imita cómo operan los equipos de investigación humana donde los expertos con diferentes habilidades trabajan juntos y comparten conocimientos. Pero los agentes de IA pueden trabajar continuamente, manejando grandes cantidades de datos y manteniendo una coordinación perfecta.
La plataforma permite a los investigadores crear agentes personalizados que cumplan con sus requisitos especializados. Los investigadores pueden especificar estos requisitos en lenguaje pure sin necesidad de ninguna habilidad de programación. Los agentes también pueden sugerir qué herramientas o modelos deben usar y cómo deben colaborar con otros agentes.
Copiloto de Microsoft juega un papel central en esta colaboración. Actúa como un asistente de IA científico que orquesta a los agentes especializados en función de las indicaciones del investigador. Copilot comprende las herramientas, modelos y bases de conocimiento disponibles en la plataforma y puede configurar flujos de trabajo completos que cubren todo el proceso de descubrimiento.
Impacto del mundo actual
La verdadera prueba de cualquier plataforma de investigación radica en su valor del mundo actual. Los investigadores de Microsoft encontraron un nuevo refrigerante para centros de datos sin productos químicos de PFA dañinos en aproximadamente 200 horas. Este trabajo normalmente tomaría meses o años. El refrigerante recién descubierto puede ayudar a reducir el daño ambiental en la tecnología.
Encontrar y probar nuevas fórmulas en semanas en lugar de años puede acelerar la transición a centros de datos más limpios. El proceso utilizó múltiples agentes de IA para detectar moléculas, simular propiedades y mejorar el rendimiento. Después de la fase digital, hicieron y probaron con éxito el refrigerante, confirmando las predicciones de la IA y la precisión de la plataforma.
Microsoft Discovery también se usa en otros campos. Por ejemplo, el Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico usos Para crear modelos de aprendizaje automático para separaciones químicas necesarias en la ciencia nuclear. Estos procesos son complejos y urgentes, lo que hace que una investigación más rápida sea crítica.
El futuro de la investigación científica
Microsoft Discovery está redefiniendo cómo se realiza la investigación. En lugar de trabajar solo con herramientas limitadas, los científicos pueden colaborar con agentes de IA que manejan información grande, encuentran patrones en todos los campos y cambian los métodos basados en los resultados. Este cambio permite nuevos métodos de descubrimiento al vincular concepts de diferentes dominios. Un científico de materiales puede usar información biológica, un investigador de drogas puede aplicar hallazgos físicos y los ingenieros pueden usar el conocimiento de la química.
El diseño modular de la plataforma le permite crecer con nuevos modelos de IA y herramientas de dominio sin cambiar los flujos de trabajo actuales. Mantiene a los investigadores humanos en management, amplificando su creatividad e intuición mientras maneja el trabajo informático pesado.
Desafíos y consideraciones
Si bien el potencial de los agentes de IA en la investigación científica es sustancial, quedan varios desafíos. Asegurar que las hipótesis de IA sean necesidades precisas para controles fuertes. La transparencia en el razonamiento de la IA es importante para ganar confianza de los científicos. La integración de la plataforma en los sistemas de investigación existentes puede ser difícil. Las organizaciones deben ajustar los procesos para usar agentes mientras siguen las regulaciones y estándares.
Hacer que las herramientas de investigación avanzadas estén ampliamente disponibles plantean preguntas sobre la protección de la propiedad intelectual y la competencia. Como la IA facilita la investigación para muchos, las disciplinas científicas pueden cambiar significativamente.
El resultado last
Microsoft Discovery ofrece una nueva forma de investigar. Permite a los agentes de IA trabajar con investigadores humanos, acelerando el descubrimiento y la innovación. Los primeros éxitos, como el descubrimiento de refrigerante y el interés de las principales empresas, sugieren que los agentes de IA tienen el potencial de cambiar la forma en que funcionan la investigación y el desarrollo en todas las industrias. Al acortar los tiempos de investigación de años a semanas o meses, plataformas como Microsoft Discovery pueden ayudar a resolver desafíos globales como el cambio climático y la enfermedad más rápido. La clave es equilibrar el poder de IA con la supervisión humana, por lo que la tecnología es appropriate con, no reemplaza, la creatividad humana y la toma de decisiones.
