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Microsoft macht sich KI zunutze, um Durchbrüche in der wissenschaftlichen Forschung zu beschleunigen
Kann künstliche Intelligenz Teile des wissenschaftlichen Prozesses beschleunigen? Microsoft scheint auf jeden Fall daran zu glauben.
Auf seiner Build 2025-Konferenz am Montag stellte Microsoft Microsoft Discovery vor, eine Plattform, die agentenbasierte KI nutzt, um "den [wissenschaftlichen] Forschungsprozess zu transformieren", wie es in einer Pressemitteilung an TechCrunch heißt. Microsoft beschreibt die Plattform als "erweiterbar" und in der Lage, bestimmte wissenschaftliche Arbeitslasten "end-to-end" zu verwalten.
"Microsoft Discovery ist eine agentenbasierte Plattform für Unternehmen, die darauf ausgelegt ist, Forschung und Entdeckung zu beschleunigen, indem sie den gesamten Prozess mit agentenbasierter KI umgestaltet - vom wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn und der Formulierung von Hypothesen bis hin zur Generierung von Kandidaten, Simulation und Analyse", erklärt Microsoft in der Mitteilung. "Die Plattform ermöglicht es Wissenschaftlern und Forschern, mit einem Team von spezialisierten KI-Agenten zusammenzuarbeiten und wissenschaftliche Ergebnisse mit größerer Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Genauigkeit durch die neuesten Fortschritte in der KI und im Supercomputing zu erzielen."
Microsoft gehört zu den vielen KI-Labors, die dem Potenzial der KI in der Wissenschaft optimistisch gegenüberstehen. Anfang dieses Jahres stellte Google einen "KI-Co-Wissenschaftler" vor, der nach Angaben des Unternehmens Forscher bei der Entwicklung von Hypothesen und Forschungsplänen unterstützen kann. Anthropic, sein Hauptkonkurrent OpenAI sowie Organisationen wie FutureHouse und Lila Sciences haben argumentiert, dass KI-Tools die wissenschaftliche Forschung, insbesondere in der Medizin, erheblich beschleunigen könnten.
Viele Forscher sind jedoch der Ansicht, dass KI bei der Steuerung des wissenschaftlichen Prozesses weniger effektiv ist, was vor allem an ihrer Unzuverlässigkeit liegt.
Eine der größten Herausforderungen bei der Schaffung eines "KI-Wissenschaftlers" ist die Berücksichtigung unzähliger unvorhersehbarer Variablen. KI kann sich in Bereichen, die eine umfassende Erkundung erfordern, als nützlich erweisen, z. B. bei der Eingrenzung umfangreicher Listen von Möglichkeiten, aber es bleibt ungewiss, ob sie die Art von innovativer Problemlösung liefern kann, die zu echten Durchbrüchen führt.
Bislang waren die Ergebnisse von KI-Systemen für wissenschaftliche Anwendungen weitgehend enttäuschend.
Im Jahr 2023 meldete Google, dass mit Hilfe seines KI-Tools GNoME etwa 40 neue Materialien synthetisiert worden seien. Eine externe Analyse ergab jedoch, dass keines dieser Materialien tatsächlich neu war. In der Zwischenzeit haben mehrere Unternehmen, die KI für die Entdeckung von Medikamenten einsetzen, darunter Exscientia und BenevolentAI, bemerkenswerte Misserfolge bei klinischen Studien zu verzeichnen.
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