Революционна ИИ-платформа на Microsoft ускорява научните открития

Компанията Microsoft представи на конференцията Build 2025 нова ИИ-платформа, наречена Microsoft Discovery, предназначена да ускори научните изследвания и открития. Платформата ще позволи на учените да работят в сътрудничество с екип от специализирани AI-агенти, които да ги подпомагат във всички етапи на научния процес – от анализ на данни и формулиране на хипотези до генериране на експериментални планове, моделиране и анализ на резултатите.

Според Microsoft, използването на последните постижения в областта на изкуствения интелект и суперкомпютрите ще повиши значително скоростта, мащабируемостта и точността на научните изследвания. Това не е изолиран случай – през 2025 г. Google вече представи свой "AI-съавтор" за помощ на учените, а компании като Anthropic, OpenAI, FutureHouse и Lila Sciences също заявяват потенциала на AI за ускоряване на научните открития, особено в медицината.

Въпреки това, много изследователи все още гледат скептично на използването на съвременни AI-системи в науката, основно поради тяхната ненадеждност. Създаването на ефективен "AI-учен" се сблъсква с предизвикателства, свързани с непредсказуемия брой влияещи фактори. Макар AI да може да бъде полезен за търсене сред огромни масиви от данни и стесняване на кръга от потенциални решения, способността му за нестандартно мислене и пробивни открития остава под въпрос.

Резултатите от прилагането на AI в науката до момента са противоречиви. Например, през 2023 г. Google съобщи за синтезирането на около 40 нови материала с помощта на своя AI GNoME, но независим анализ показа, че нито един от тях не е наистина нов. Подобно, компании като Exscientia и BenevolentAI, използващи AI в разработката на лекарства, се сблъскаха с громки неуспехи по време на клинични изпитания.

Microsoft се надява, че нейната платформа Discovery ще постигне по-добри резултати от предшествениците си. Успехът на Discovery ще зависи до голяма степен от способността на платформата да отчита сложността на научния процес и да преодолява ограниченията на съвременните AI алгоритми.