微软发现全面发布并推出预览版

宣布 Microsoft Discovery 正式发布和 Microsoft Discovery 应用预览

如何使用 Microsoft Build 提供的平台构建和管理代理 AI 工作流

在 Microsoft Build 上，我们宣布 Microsoft Discovery 现已面向所有组织全面推出，提供了一个全面的平台，用于构建和管理代理 AI 工作流。

科学和工程领域的突破性进展通常不是来自单一的洞见，而是在团队、工具和数据之间通过假设、实验、优化和评审的循环过程中产生的。

今天，在 Microsoft Build 上，我们宣布 Microsoft Discovery 现已正式发布，为所有组织提供了一个全面的平台，用于在科学和工程学科中构建和管理代理 AI 工作流。我们还推出了 Microsoft Discovery 应用的预览版，这是一个本地桌面体验，帮助研究人员、学生和科研团队今天开始使用 Microsoft Discovery。

自去年在 Microsoft Build 上推出 Microsoft Discovery 的私有预览版以来 https://azure.microsoft.com/en-us/blog/transforming-rd-with-agentic-ai-introducing-microsoft-discovery/，我们与致力于将 AI 应用于复杂研发 (R&D) 工作流的组织进行了密切合作。他们的反馈帮助我们明确了代理 AI 需要超越个体协助的地方，比如支持迭代循环、证据保存和工具协调，这些都是科学研究工作的定义特征。

R&D 中最具有挑战性的问题需要的不仅仅是提示界面或单个模型响应。科学研究工作需要：

• 与机构知识和领域专长的集成。
• 接触到专门的建模、仿真和分析工具。
• 连接到实验证据和验证数据。
• 支持塑造研究决策的评审流程。

材料科学家可能需要评估性能、安全性和成本，同时考虑制造可行性和监管限制。半导体团队可能需要探索更大的设计空间，而不失去物理保真度或可追溯性。生命科学研究员可能需要将文献和实验数据与模型和群体水平的证据联系起来，才能决定下一步要验证什么。

Microsoft Discovery 被设计为能够在这些现有的 R&D 环境中工作 https://learn.microsoft.com/en-us/azure/microsoft-discovery/overview-what-is-microsoft-discovery，而不是取代它们。该平台帮助专家理解输出背后的推理路径，并将人类判断置于科学和工程决策的中心。Microsoft Discovery 的正式发布标志着将其要求转化为一个具备治理和透明度的生产就绪平台的重要里程碑，适用于 R&D 环境。

图1：Microsoft Discovery 工作区欢迎体验

Microsoft Discovery 如何大规模支持 R&D 工作流

Microsoft Discovery 允许组织围绕自己的 R&D 计划定义代理工作流 https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/discovery/。团队可以创建和协调专门的代理，将这些代理连接到机构知识和外部科学信息，并协调工作流跨建模、仿真、分析和验证工具。

平台的核心是 Microsoft Discovery 引擎，它支持科学工作的核心循环，帮助团队从证据到假设进行移动，通过执行和分析进入下一个迭代。这个循环允许团队从孤立的分析向可重复、基于证据的探索过渡，在那里他们可以比较权衡、质疑假设，并以可审查和可重复的方式缩小搜索空间。

图2：Microsoft Discovery 引擎的任务创建和状态概览

随着我们继续产品开发，我们专注于如何将代理 AI 带入生产 R&D 环境 https://azure.microsoft.com/en-us/blog/microsoft-discovery-advancing-agentic-rd-at-scale/：

• 工作流必须保持可复现。
• 输出必须可审查。
• 专有知识必须适当连接和治理。
• 代理系统需要适应 R&D 组织的操作模式。

这些考虑因素，以及持续的客户反馈，帮助塑造了通用可用版本的发布及其背后的平台能力。

图3：Microsoft Discovery 引擎输出的信心评分和引用研究发现

扩展访问权限 - Microsoft Discovery 应用预览

Microsoft的一个重要目标是让从事当今最艰难的科学和工程挑战的人们能够更易于访问高级AI和计算能力。除了微软发现的一般可用性之外，我们今天还推出了即将发布的微软发现应用。

微软发现应用是一种本地化体验，它为研究人员、学生、学术实验室和科学团队提供了一种更简单的方式来开始使用微软发现的能力，而无需从完整的企业部署开始。用户可以在 微软发现 GitHub 页面 上下载该应用，并可以通过 GitHub Copilot 账户（[https://github.com/features/copilot]）开始使用。

这个预览版将微软发现扩展到探索的早期阶段，在那里研究想法开始作为小团队项目、学术工作或个人调查。微软发现应用旨在降低动手探索的门槛，提供一个实用的文献探索、假设生成、科学推理和迭代实验的入口点。

该应用允许研究人员在其自己的工作环境中探索微软发现的能力。随着项目的成熟和复杂性的增加，研究人员和团队可以将其在当地开发的工作带入微软发现平台，以支持更先进的研发项目。

_Figure 4: The Microsoft Discovery app welcome screen_.

在R&D中应用微软发现

在预览期间，组织通过分享他们如何使用微软发现来探索基于领域特定数据、已有研究方法和专家评审的高级研发流程，帮助塑造了通向一般可用性的路径。

合作伙伴正在贡献他们的领域专长和解决方案深度，这可以帮助组织将微软发现适应其研发工作中已经核心化的工具、数据和流程。共同努力提供了对 微软发现如何跨领域被使用的早期看法，以及不断壮大的生态系统如何帮助使复杂的研发流程更加系统化、透明和可重复。

耶鲁工程学院

耶鲁工程学院戴维·夸比教授小组与微软的研究人员合作，利用发现引擎推进了网格规模水基有机氧化还原流动电池(ORFBs)的智能小分子设计前沿。

ORFBs 是一种有前景的候选物，可以实现可持续、环境友好的长时间储能，但优化起来具有挑战性。电解质必须平衡复杂的分子性质，如氧化还原电位、水溶性、合成可行性以及电化学可逆性。发现引擎，基于我们 认知循环通过原位优化研究，能够在确保整个过程可信的同时进行长期的科学推理。

借助这些能力，团队使用智能循环推动了硅基探索和候选人的收敛，解释实验结果，并提出诊断实验。耶鲁工程学院的专家领导了所有实验表征，验证了解释结果，并评估了设计的实用性。更多研究详情请查看这里。

这项工作介绍了一种强大的新框架，用于通过人工智能推进电池科学。通过赋予代理从实验中推理并适应实验的能力，我们将人类主导的实验强度与人工智能探索巨大化学设计空间的能力相结合——我们才刚刚开始看到它的潜力。

——戴维·夸比，耶鲁大学副教授

佐治亚理工学院

佐治亚理工学院正在探索一种智能AI系统如何重新评估组氨酸的前生物可能，这是一种在生物学中至关重要的氨基酸，尽管其在合理前生物条件下出现的可能性尚未明确，但其普遍存在仍未得到解答。经典的机器学习和AI方法在这个领域遇到了困难，因为缺乏标准化的数据集和数据的固有多模态性。

提出的方案需要一个多代理AI系统，由专门的AI“科学家”组成，针对不同的数据模态，包括质谱分析、文献提取、行星任务数据检索和化学反应路径建模。

这些代理将通过中央推理协调器协作，整合各种异构数据集，从“无证据”状态过渡到对组氨酸前生物可行性的坚实、基于证据的评估。开发的框架还可以重新用于调查其他有争议的生物标志物，建立一个可扩展的起源生命查询管道。

乔治亚理工学院人工智能研究项目中的微软发现团队合作

我们与微软发现团队在乔治亚理工学院人工智能研究项目中的合作具有极高的科学和运营价值。我们一起开发代理人工智能系统，探索关于生命起源的问题，这使我们能够早期接触Discovery平台的最新技术，并促进真正的技术合作。这种手把手的合作伙伴关系使得双向学习变得有意义。

——阿里马利·阿哈扎德博士，乔治亚理工学院电气与计算机工程学院助理教授

太平洋西北国家实验室

微软和太平洋西北国家实验室（PNNL）正在重新定义科学发现的规则，释放出不仅辅助研究人员，还能从新假设到真实世界实验整个发现旅程进行协调的人工智能。

由 Microsoft Discovery 推动，前沿机器人技术和AI代理像一个虚拟研究团队一样工作：构想实验、跨海量科学数据推理、设计全新分子，并实时从PNNL的实验室结果中学习。

在储能领域，这一合作正在加速寻找下一代有机红ox流电池材料的步伐——这些突破可能减少我们对钒等关键矿物的依赖，同时提供更便宜、更具扩展性的储能技术，使我们的电网比以往任何时候都更加坚固。

在生物系统工程领域，Microsoft Discovery 直接连接到 PNNL 的实验室自动化基础设施，启动自动驾驶科学工作流程，自主设计、运行并实时微调生物学实验。

微软和PNNL正在共同开创一种新的科学模式，在这种模式中，机器人和自主实验室与AI和云基础设施融为一体，形成一个智能、闭环的发现引擎，极大地缩短了从想法到突破的时间线，并开启了能源、生物学和材料合成创新的新时代。

——罗伯特·伦克尔，物理学家，太平洋西北国家实验室自主发现策略负责人

Ginkgo Bioworks

Ginkgo Bioworks 和 Microsoft 正在合作将代理 AI 带入生物学发现。专门化的代理可以分析生物学数据集，生成假设，并设计实验以执行在自主实验室中。很快，研究人员将能够在 Microsoft Discovery 中规划和设计实验，并直接在 Ginkgo Cloud Lab 上运行——无需内部自动化。

代理 AI 和自主实验室将改变科学过程的每一个部分。迭代周期将加快，实验将需要更少的手动操作时间，计算分析将变得更加系统化和彻底。通过使其更容易使用，微软和 Ginkgo 目标是提高临床前研究的速度、规模和可重复性。

——杰森·凯利，Ginkgo Bioworks, Inc. 董事长兼首席执行官

Causaly

Causaly 提供代理解决方案，将全球生物医药证据与组织的专有知识相结合，以在每个阶段提供自信、可追溯、可引用的决策。

药物发现并不缺乏数据，而是缺乏可信的解释。Microsoft Discovery 将科学计算应用于企业数据，而 Causaly 则提供了先验知识、机制推理和必要的来源，将这些信号转化为决策。我们一起可以帮助研究人员更快、更自信地从原始数据过渡到基于证据的判断。

—— Yiannis Kiachopoulos，Causaly 合伙创始人兼首席执行官

卡梅桥咨询公司

借助 Microsoft Discovery，卡梅桥咨询公司 正在展示如何 AI 代理、模拟和物理实验室系统可以在闭环发现过程中协同工作。

这些自主、AI驱动的循环可以将数月的实验工作缩短为几天或几小时。其结果是一个更紧密联系的研发模型，旨在加速候选物生成、实验计划和实际验证。

Microsoft Discovery 有可能帮助研究人员更快地将有前景的想法转化为现实成果。我们认为这是朝着更可扩展、集成和智能研发的重要一步。

——乔·科里根，卡梅桥咨询公司首席技术官

温理

在研究和开发过程的每一个阶段，生命科学和制药团队都需要快速访问最新的、可信的证据。Wiley Research Agent: 生命科学提供了一个不断更新的超过一百万篇权威、高质量和可信赖的文章索引，具有混合搜索能力，以支持高级科学推理。

该代理搜索、检索并综合相关发现，形成一致、基于证据的回答来应对查询。它可以作为独立的研究服务运行，也可以与其他 Microsoft Discovery 代理配合使用，自然地融入 Discovery 所启用的更广泛的科学推理工作流中。Wiley 生命科学研究代理将是温理在 Microsoft Discovery 平台上提供的几个商业代理中的第一个。

科学研究依赖于将可信的证据与越来越强大的AI系统连接起来。通过将Wiley权威的生命科学研究引入Microsoft Discovery，我们可以帮助生命科学和制药团队加速假设生成、实验以及结果解释，实现连续的科学推理循环。 ——Josh Jarrett，Wiley应用研究智能高级副总裁兼总经理

BHP

全球最大的矿业公司BHP正在使用Microsoft Discovery来加速铜冶炼解决方案的发现，在几个月内而不是几年内实现。

随着铜需求的增长和新矿床越来越难找到且开发成本越来越高，提高现有矿石的回收率是满足未来供应需求的关键杠杆。这一合作关系使我们的技术专家获得了工具，将几乎无限的可能性领域缩小到一些可能有一天可以在我们全球铜业务中部署的选择。我们正在根据我们的矿体现实情况和运营限制进行测试，因此我们是在解决实际可行的问题。这展示了如何将技术和人类专长结合在一起解决复杂的现实世界挑战。

——Jessica Farrell，BHP创新副总裁

Syensqo

Syensqo是一家全球科学公司，致力于开发突破性的解决方案，以改进我们的生活方式、工作方式、旅行方式和娱乐方式。该公司目前正利用Microsoft Discovery（https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/discovery/）来规模化能动AI，加速发现，改善决策，并解锁可衡量的商业影响，特别是在半导体制造下一代换热流体的研发方面。

我们现在进入了与Microsoft合作的新阶段，专注于在研究、销售和营销中规模化AI代理，以推动近期增长。通过将客户需求与科学研究和市场回归执行联系起来，能动AI正在加快周期，提高优先级，并对收入增长和业务表现产生可衡量的影响。

——Syensqo首席执行官Mike Radossich

GSK

GSK这家全球生物制药公司致力于加速药物和疫苗的发现、开发和交付给患者。

与像Microsoft Discovery这样的合作伙伴合作，我们看到了快速迭代候选分子的机会，通过快速数据生成和分析，有可能加速决策过程。

——Christopher Austin，GSK研发技术高级副总裁

图5：Microsoft Discovery拥有不断扩大的合作伙伴生态系统，提供集成工具和专门知识。

_Microsoft Discovery现可用。Microsoft Discovery应用程序处于预览版。预览功能和功能可能会更改。