微軟利用人工智能加速科學發現的突破

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微軟利用人工智能加速科學發現的突破

2025-12-14

TimothySanchez

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微軟利用人工智能加速科學發現的突破

人工智慧能否加速部分科學過程？微軟似乎深信不疑。

根據 TechCrunch 分享的一份新聞稿，微軟在週一的 Build 2025 大會上推出了 Microsoft Discovery，這是一個利用代理人工智能來「改變 [科學] 發現流程」的平台。微軟形容這個平台是「可擴充的」，能夠「端對端」管理某些科學工作負載。

「Microsoft Discovery 是一個企業級代理平台，旨在透過代理式人工智能重塑整個流程，從科學知識推理、假設提出到候選人生成、模擬和分析，加速研究和發現，」微軟在新聞稿中解釋道。「該平台允許科學家和研究人員與專業的 AI 代理團隊合作，通過 AI 和超級計算的最新進展，以更高的速度、規模和準確性幫助推動科學成果。」

微軟是眾多看好 AI 在科學領域潛力的 AI 實驗室之一。今年早些時候，谷歌推出了「AI 合作科學家」，該公司聲稱可以協助研究人員制定假設和研究計劃。Anthropic、其主要競爭對手 OpenAI，以及 FutureHouse 和 Lila Sciences 等組織都認為，AI 工具可以大幅加速科學發現，尤其是在醫學領域。

然而，目前許多研究人員認為人工智能在指導科學過程方面成效不彰，主要原因在於其不可靠。

創造「AI 科學家」的主要挑戰之一，就是將無數無法預測的變數計算在內。在需要廣泛探索的領域中，人工智能可能會被證明是有用的，例如縮小廣泛的可能性清單，但它是否能夠提供那種創新的問題解決方法，從而實現真正的突破，目前仍不確定。

到目前為止，為科學應用而設計的人工智能系統所取得的成果大多令人失望。

在 2023 年，Google 報告在其 AI 工具 GNoME 的協助下，合成了約 40 種新材料。然而，外部分析顯示，這些材料其實都不是新的。與此同時，包括 Exscientia 和 BenevolentAI 在內的幾家使用 AI 進行藥物發現的公司都經歷了顯著的臨床試驗失敗。

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毫無疑問，微軟希望這項計畫能比以往的努力獲得更大的成功。

Altara籌集了700萬美元，旨在透過資料解決方案加速物理科學研究的發展。開發電池、半導體和醫療裝置的公司會生成海量資料。然而，這些資訊往往分散在各種電子表格和過時的系統中，這使得人們很難利用這些資料來改進產品或分析故障原因。總部位於舊金山的初創企業Altara最近獲得了700萬美元的種子資金，他們開發了一種人工智慧技術，旨在打破這些資料孤島。這種技術能將零散的技術資訊整合到一個平臺上。此次融資由Greylock領投，Neo、BoxGroup、Liquid 2 Ventures和Jeff Dean也參與了投資。Altara是由Eva Tuecke（右圖）和Cath

前OpenAI與DeepMind科學家為AI驅動的科學自動化項目籌得創紀錄的3億美元種子輪融資週二，Periodic Labs正式結束隱身模式，宣布完成規模達3億美元的里程碑式種子輪融資。本輪融資獲得科技業界真正全明星陣容的支持，包括安德森·霍洛維茨基金、DST Global、英偉達、Accel創投、Elad Gil、Jeff Dean、Eric Schmidt及Jeff Bezos。該公司由埃金·多古斯·庫布克與利安·費杜斯共同創立。庫布克曾領導谷歌大腦與DeepMind的材料與化學團隊

Anthropic 推出資助科學研究的計劃 Anthropic已啟動一項「AI for Science」計劃，旨在為專注於重大科學研究（特別是生物學與生命科學領域）的研究人員提供資源。該計劃於週一宣布，將為獲選的「合格」研究人員提供為期六個月、最高20,000美元的Anthropic API信用額度。甄選標準將基於研究者的科學業績、提案項目的潛在影響力，以及人工智慧對其研究的推進成效。參與者可使用Anthropic標準人工智慧模型套件，包含

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