AI无需一行代码，200小时内发现全新物质！微软Microsoft Discovery震撼亮相
在科技日新月异的今天，人工智能（AI）正在重新定义科学研究的边界。微软在Build大会上推出的Microsoft Discovery平台，就是这一变革的先锋。想象一下，不用编写任何代码，AI就能在短短200小时内从36.7万种物质中筛选出一种全新冷却剂替代品——而传统方法可能需要数月甚至数年。这个惊艳的成果，不仅展现了AI的强大威力，也为科研人员开启了一个高效创新的新时代。
从“永不分解”到绿色突破：AI的环保奇迹
故事的起点，是数据中心冷却系统的一次革新。传统冷却技术依赖PFAS（全氟/多氟烷基物质），这种化学物质因其“永不分解”的特性被广泛应用，却也因此遭到全球监管的逐步禁止。为了寻找环保替代品，微软研究团队启动了Microsoft Discovery平台。
通过平台的高效筛选，研究人员仅用约200小时就从36.7万种潜在物质中锁定了理想的候选者。随后，合作方对这一新物质进行了合成验证，并在实际测试中用它冷却运行视频游戏的GPU，结果令人满意。虽然这项应用尚处实验阶段，但它无疑是环保技术领域的一大步跨越。
Microsoft Discovery：科研的“超级助手”
Microsoft Discovery是一个企业级AI科研平台，融合了专业AI Agent和高性能计算（HPC），旨在让尖端技术触手可及。微软的目标明确：跨越领域专家与计算能力之间的鸿沟，将AI的力量赋予每一位科学家和工程师。无论是医药研发、芯片设计还是工程制造，这个平台都能以更快速度、更大规模和更高精度推动科学发现。
以往，科学家需要掌握编程技能才能驾驭超级计算机，这往往成为研究的瓶颈。而Microsoft Discovery彻底颠覆了这一模式。它通过类似Copilot的自然语言界面，让研究人员只需用日常语言与AI对话，就能指导专业AI Agent完成复杂任务。微软战略任务与技术副总裁Jason Zander感慨道：“我学的是生物学，不是计算机科学。有了Microsoft Discovery，我只用简单提示就能调用超算能力，这对非编程背景的研究者来说简直是革命性的助力。”
“AI博士后”团队：智能与专业的碰撞
Microsoft Discovery的核心在于其“AI博士后”团队——由基础模型和专业模型组成的智能组合。基础模型负责任务规划，专业模型则针对物理学、化学、生物学等特定领域进行深度训练。这种通用AI能力与专业知识的融合，让平台能够轻松应对复杂的科研挑战。
更令人惊叹的是，平台还集成了图谱知识引擎。这项技术不仅能检索数据，还能构建专有数据与外部科研成果之间的关联图谱，深入理解跨学科的理论、实验结果和潜在假设，从而大幅提升AI对科学问题的洞察力。
简单易用：科研从此更“接地气”
Microsoft Discovery的设计初衷之一，就是让科研更“平民化”。通过直观的交互界面，研究人员可以像聊天一样输入指令，AI便会自动协调Agent，整合AI与HPC模拟，完成从文献分析到实验模拟的全流程。对于中小型科研机构来说，这意味着无需额外雇佣程序员，就能以更低成本开展前沿研究。
平台还支持定制化AI Agent，研究团队可以将自身专业知识编码到Agent中，打造与研究流程无缝匹配的实验系统。这种灵活性让Microsoft Discovery成为科研人员的“专属助手”。
Azure云端加持：开放预览触手可及
Microsoft Discovery基于Azure云基础设施打造，现已开放私密预览。无论是小型实验室还是大型企业，都能通过Azure轻松接入。微软透露，平台将采用云服务模式计费，具体定价虽未公布，但灵活的付费方式将为不同规模的科研团队提供更多选择。
未来已来：AI驱动的科研新时代
Microsoft Discovery的亮相，不仅将科研周期从数月压缩到数天，更降低了技术门槛，让更多科学家能够专注于创新本身。从环保冷却剂的发现，到医药和芯片设计的突破，这个平台正在为全球科研注入新的活力。随着它的普及，我们有理由期待一个更快、更高效、更包容的科学发现时代。
