Microsoft acaba de lançar uma IA que descobriu um novo composto químico em 200 horas, em vez de anos.

A Microsoft lançou uma nova plataforma empresarial que utiliza inteligência artificial para acelerar dramaticamente a pesquisa e desenvolvimento científicos, potencialmente comprimindo anos de trabalho de laboratório em semanas ou até dias.

A plataforma, chamada Microsoft Discovery, aproveita agentes de IA especializados e computação de alto desempenho para ajudar cientistas e engenheiros a enfrentar desafios complexos de pesquisa sem exigir que eles escrevam código, anunciou a empresa na segunda-feira durante sua conferência anual Build.

“O que estamos fazendo é realmente analisar como podemos aplicar os avanços em IA agentic e trabalho computacional e, em seguida, na computação quântica, e aplicá-los em um espaço realmente importante, que é a ciência,” disse Jason Zander, Vice-Presidente Corporativo de Missões Estratégicas e Tecnologias da Microsoft, em uma entrevista exclusiva ao VentureBeat.

O sistema já demonstrou seu potencial na pesquisa da própria Microsoft, onde ajudou a descobrir um refrigerante inovador para resfriamento por imersão de centros de dados em aproximadamente 200 horas — um processo que tradicionalmente levaria meses ou anos.

“Em 200 horas com essa estrutura, conseguimos passar por 367.000 candidatos potenciais que selecionamos,” explicou Zander. “Na verdade, levamos isso a um parceiro, e eles realmente sintetizaram isso.”

Como a Microsoft está colocando o poder da supercomputação nas mãos de cientistas comuns

Microsoft Discovery representa um passo significativo em direção à democratização de ferramentas científicas avançadas, permitindo que pesquisadores interajam com supercomputadores e simulações complexas usando linguagem natural, em vez de exigir habilidades de programação especializadas.

“Trata-se de capacitar os cientistas a transformar todo o processo de descoberta com a IA agentic,” enfatizou Zander. “Meu doutorado é em biologia. Eu não sou um cientista da computação, mas se você puder desbloquear aquele poder de um supercomputador apenas me permitindo acioná-lo, isso é muito poderoso.”

A plataforma aborda um desafio chave na pesquisa científica: o desconforto entre a expertise de domínio e as habilidades computacionais. Tradicionalmente, os cientistas precisavam aprender programação para aproveitar ferramentas computacionais avançadas, criando um gargalo no processo de pesquisa.

Essa democratização poderia ser particularmente valiosa para instituições de pesquisa menores que não possuem recursos para contratar especialistas em computação para complementar suas equipes científicas. Ao permitir que especialistas em domínio consultem simulações complexas e realizem experimentos por meio de linguagem natural, a Microsoft está efetivamente reduzindo a barreira de entrada para técnicas de pesquisa de ponta.

“Como cientista, eu sou biólogo. Eu não sei como escrever código de computador. Eu não quero passar todo meu tempo entrando em um editor e escrevendo scripts para pedir a um supercomputador para fazer algo,” disse Zander. “Eu só quero, tipo, isto é o que eu quero em inglês simples ou linguagem simples, e faça isso.”

Dentro do Microsoft Discovery: IA ‘pós-doutores’ que podem revisar centenas de milhares de experimentos

Microsoft Discovery opera através do que Zander descreveu como uma equipe de “pós-doutores” de IA — agentes especializados que podem realizar diferentes aspectos do processo científico, desde revisão de literatura até simulações computacionais.

“Esses agentes pós-doutores fazem esse trabalho,” explicou Zander. “É como ter uma equipe de pessoas que acabaram de obter seu doutorado. Eles são como residentes na medicina — você está no hospital, mas ainda está se formando.”

A plataforma combina dois componentes chave: modelos fundamentais que lidam com o planejamento e modelos especializados treinados para domínios científicos particulares como física, química e biologia. O que torna essa abordagem única é como ela mescla capacidades gerais de IA com conhecimento científico profundamente especializado.

“O processo central, você encontrará duas partes disso,” disse Zander. “Uma é que estamos usando modelos fundamentais para fazer o planejamento. A outra peça é, do lado da IA, um conjunto de modelos que são projetados especificamente para certos domínios da ciência, que inclui física, química e biologia.”

De acordo com uma declaração da empresa, o Microsoft Discovery é construído em um “motor de conhecimento baseado em grafos” que constrói relações nuanceadas entre dados proprietários e pesquisas científicas externas. Isso lhe permite entender teorias conflitantes e resultados experimentais diversos entre disciplinas, enquanto mantém transparência ao rastrear fontes e processos de raciocínio.

No centro da experiência do usuário está uma interface Copilot que orquestra esses agentes especializados com base nos comandos do pesquisador, identificando quais agentes aproveitar e configurando fluxos de trabalho de ponta a ponta. Esta interface atua essencialmente como o hub central onde os cientistas humanos podem orientar sua equipe de pesquisa virtual.

De meses a horas: Como a Microsoft usou sua própria IA para resolver um desafio crítico de resfriamento de data centers

Para demonstrar as capacidades da plataforma, a Microsoft usou Microsoft Discovery para abordar um desafio urgente na tecnologia de centros de dados: encontrar alternativas para refrigerantes que contêm PFAS, os chamados “químicos para sempre” que enfrentam cada vez mais restrições regulatórias.

Os métodos atuais de resfriamento de data centers frequentemente dependem de produtos químicos nocivos que estão se tornando insustentáveis à medida que as regulamentações globais pressionam para banir essas substâncias. Pesquisadores da Microsoft usaram a plataforma para revisar centenas de milhares de potenciais alternativas.

“Fizemos protótipos sobre isso. Na verdade, quando eu era responsável pelo Azure, fiz um protótipo há oito anos, e funciona super bem, na verdade,” disse Zander. “É realmente 60 a 90% mais eficiente do que apenas resfriamento com ar. O grande problema é que o material refrigerante que está no mercado contém PFAS.”

Após identificar candidatos promissores, a Microsoft sintetizou o refrigerante e o demonstrou resfriando uma GPU rodando um vídeo game. Embora esta aplicação específica permaneça experimental, ilustra como o Microsoft Discovery pode comprimir os cronogramas de desenvolvimento para empresas que enfrentam desafios regulatórios.

As implicações se estendem muito além dos próprios data centers da Microsoft. Qualquer setor que enfrente pressão regulatória semelhante para substituir produtos químicos ou materiais estabelecidos poderia potencialmente usar essa abordagem para acelerar drásticamente seus ciclos de P&D. O que antes seriam processos de desenvolvimento de vários anos pode agora ser concluído em meses.

Daniel Pope, fundador da Submer, uma empresa focada em data centers sustentáveis, foi citado no comunicado de imprensa dizendo: “A velocidade e a profundidade da triagem molecular alcançada pelo Microsoft Discovery seriam impossíveis com métodos tradicionais. O que antes levava anos de trabalho laboratorial e de tentativa e erro, o Microsoft Discovery pode realizar em apenas semanas, e com maior confiança.”

Farmacêutica, beleza e chips: As grandes empresas já se alinhando para usar a nova IA científica da Microsoft

A Microsoft está construindo um ecossistema de parceiros em diversas indústrias para implementar a plataforma, indicando sua ampla aplicabilidade além das necessidades de pesquisa interna da empresa.

A gigante farmacêutica GSK está explorando a plataforma por seu potencial de transformar a química medicinal. A empresa declarou sua intenção de se associar à Microsoft para avançar nas “plataformas generativas da GSK para previsão e teste paralelos, criando novos medicamentos com maior velocidade e precisão.”

No setor consumidor, a Estée Lauder planeja aproveitar o Microsoft Discovery para acelerar o desenvolvimento de produtos em cuidados com a pele, maquiagem e fragrâncias. “A plataforma Microsoft Discovery nos ajudará a liberar o poder de nossos dados para impulsionar inovação rápida, ágil e revolucionária, resultando em produtos personalizados de alta qualidade que encantarão nossos consumidores,” disse Kosmas Kretsos, PhD, MBA, Vice-Presidente de P&D e Inovação da Estée Lauder Companies.

A Microsoft também está expandindo sua parceria com a Nvidia para integrar os microserviços ALCHEMI e BioNeMo NIM com o Microsoft Discovery, permitindo avanços mais rápidos em materiais e ciências da vida. Esta parceria permitirá aos pesquisadores aproveitar capacidades de inferência de ponta para identificação de candidatos, mapeamento de propriedades e geração de dados sintéticos.

“A IA está acelerando dramaticamente o ritmo da descoberta científica,” disse Dion Harris, diretor sênior de soluções de data center aceleradas na Nvidia. “Ao integrar os microserviços ALCHEMI e BioNeMo NIM da Nvidia no Azure Discovery, estamos dando aos cientistas a capacidade de passar de dados à descoberta com velocidade, escala e eficiência sem precedentes.”

No setor de semicondutores, a Microsoft planeja integrar soluções da indústria da Synopsys para acelerar o design e desenvolvimento de chips. Sassine Ghazi, presidente e CEO da Synopsys, descreveu a engenharia de semicondutores como “um dos empreendimentos científicos mais complexos, consequentes e críticos de nosso tempo,” tornando-o “um caso de uso extremamente atraente para inteligência artificial.”

Os integradores de sistemas Accenture e Capgemini ajudarão os clientes a implementar e escalar as implantações do Microsoft Discovery, conectando a tecnologia da Microsoft com aplicações específicas da indústria.

A estratégia quântica da Microsoft: por que o Discovery é apenas o começo de uma revolução da computação científica

O Microsoft Discovery também representa um trampolim em direção às ambições quânticas mais amplas da empresa. Zander explicou que, embora a plataforma atualmente use computação convencional de alto desempenho, ela foi projetada com capacidades quânticas futuras em mente.

“A ciência é um cenário heróico para um computador quântico,” disse Zander. “Se você se perguntar, o que um computador quântico pode fazer? Ele é extremamente bom em explorar espaços de problema complicados que computadores clássicos simplesmente não conseguem.”

A Microsoft anunciou recentemente avanços na computação quântica com seu chip Majorana one, que a empresa afirma que poderia potencialmente caber um milhão de qubits “na palma da sua mão” — em comparação com abordagens concorrentes que podem exigir “um campo de futebol de equipamentos.”

“Química generativa geral — acreditamos que o cenário heróico para computadores quânticos de alta escala é realmente a química,” explicou Zander. “Porque o que ele pode fazer é pegar uma pequena quantidade de dados e explorar um espaço que levaria milhões de anos para um clássico, mesmo o maior supercomputador, fazer.”

Essa conexão entre a plataforma de descoberta impulsionada por IA de hoje e os computadores quânticos de amanhã revela a estratégia de longo prazo da Microsoft: construir a infraestrutura de software e a experiência do usuário hoje que eventualmente aproveitará as capacidades revolucionárias da computação quântica quando o hardware amadurecer.

Zander imagina um futuro onde computadores quânticos projetam seus próprios sucessores: “Uma das primeiras coisas que quero fazer quando tiver o computador quântico que faz esse tipo de trabalho é entregar minha pilha de materiais para meu chip. Eu vou basicamente dizer: ‘Ok, simule isso. Diga-me como eu construo uma nova, uma versão melhor de você.’”

Protegendo contra abusos: As diretrizes éticas que a Microsoft incorporou em sua plataforma científica

Com as poderosas capacidades que o Microsoft Discovery oferece, questões sobre possíveis abusos naturalmente surgem. Zander enfatizou que a plataforma incorpora o framework de IA responsável da Microsoft.

“Temos o programa de IA responsável, e ele existe, na verdade, eu acho que fomos uma das primeiras empresas a implementar esse tipo de framework,” disse Zander. “O Discovery está absolutamente seguindo todas as diretrizes de IA responsável.”

Essas salvaguardas incluem diretrizes de uso ético e moderação de conteúdo semelhantes às implementadas em sistemas de IA de consumo, mas adaptadas para aplicações científicas. A empresa parece estar adotando uma abordagem proativa na identificação de possíveis cenários de abuso.

“Já procuramos tipos particulares de algoritmos que poderiam ser prejudiciais e tentamos sinalizá-los em estilo de moderação de conteúdo,” explicou Zander. “Novamente, a analogia seria muito semelhante ao que um bot de consumidor faria.”

Esse foco na inovação responsável reflete a natureza de dupla utilização de poderosas ferramentas científicas — a mesma plataforma que poderia acelerar a descoberta de medicamentos que salvam vidas também poderia ser mal utilizada em outros contextos. A abordagem da Microsoft tenta equilibrar inovação com salvaguardas apropriadas, embora a eficácia dessas medidas só se tornará clara à medida que a plataforma seja adotada mais amplamente.

O contexto maior: Como a plataforma de IA da Microsoft pode remodelar o ritmo da inovação humana

A entrada da Microsoft na IA científica ocorre em um momento em que o campo da descoberta acelerada está aquecendo. A capacidade de comprimir cronogramas de pesquisa pode ter profundas implicações para enfrentar desafios globais urgentes, desde a descoberta de medicamentos até soluções para mudanças climáticas.

O que diferencia a abordagem da Microsoft é seu foco na acessibilidade para cientistas não computacionais e sua integração com a infraestrutura de nuvem existente da empresa e futuras ambições quânticas. Ao permitir que especialistas de domínio aproveitem diretamente a computação avançada sem intermediários, a Microsoft pode efetivamente remover um gargalo significativo no progresso científico.

“As grandes eficiências vêm de lugares onde, em vez de eu forçar mais conhecimento de domínio, neste caso, um cientista ter aprendido a programar, estamos basicamente dizendo: ‘Na verdade, deixaremos a IA genética fazer isso, você pode fazer o que você faz, que é usar seu doutorado e obter progresso’,” explicou Zander.

Essa democratização de métodos computacionais avançados poderia levar a uma mudança fundamental na maneira como a pesquisa científica é conduzida globalmente. Pequenos laboratórios e instituições em regiões com menos infraestrutura computacional poderiam, de repente, ter acesso a capacidades disponíveis anteriormente apenas para instituições de pesquisa de elite.

No entanto, o sucesso do Microsoft Discovery dependerá, em última análise, de quão efetivamente ele se integra aos fluxos de trabalho de pesquisa existentes complexos e se seus agentes de IA podem realmente entender as nuances de domínios científicos especializados. A comunidade científica é notoriamente rigorosa e cética em relação a novas metodologias – a Microsoft precisará demonstrar resultados consistentes e reproduzíveis para ganhar uma adoção generalizada.

A plataforma entra em pré-visualização privada hoje, com detalhes de preços ainda a serem anunciados. A Microsoft indica que laboratórios de pesquisa menores poderão acessar a plataforma por meio do Azure, com custos estruturados de maneira semelhante a outros serviços de nuvem.

“No final das contas, nosso objetivo, do ponto de vista comercial, é que se trata de capacitar essa plataforma central, em vez de você ter que configurá-la,” disse Zander. “Ela simplesmente funcionará em cima da nuvem e tornará muito mais fácil para as pessoas fazerem.”

Acelerando o futuro: Quando a IA encontra o método científico

À medida que a Microsoft desenvolve sua ambiciosa plataforma de IA científica, ela se posiciona em um ponto único na história da computação e da descoberta científica. O método científico — um processo refinado ao longo dos séculos — agora está sendo aprimorado por algumas das mais avançadas inteligências artificiais já criadas.

O Microsoft Discovery representa uma aposta de que a próxima era de descobertas científicas não virá de mentes humanas brilhantes ou sistemas de IA poderosos trabalhando isoladamente, mas da colaboração entre eles — onde a IA lida com a pesada computação enquanto os cientistas humanos fornecem a criatividade, intuição e pensamento crítico que as máquinas ainda não possuem.

“Se você pensar sobre química, ciências dos materiais, materiais, na verdade, afetam cerca de 98% do mundo,” observou Zander. “Tudo, as mesas, os displays que estamos usando, as roupas que estamos vestindo. Tudo isso são materiais.”

As implicações de acelerar a descoberta nesses domínios se estendem muito além dos interesses comerciais da Microsoft ou mesmo da indústria de tecnologia. Se bem-sucedidos, plataformas como o Microsoft Discovery poderiam alterar fundamentalmente a velocidade com que a humanidade pode inovar em resposta a desafios existenciais — desde mudanças climáticas até prevenção de pandemias.

A pergunta agora não é se a IA transformará a pesquisa científica, mas quão rapidamente e quão profundamente. Como Zander colocou: “Precisamos começar a trabalhar mais rápido.” Em um mundo que enfrenta desafios cada vez mais complexos, a Microsoft aposta que a combinação da expertise científica humana e da IA agentic pode ser exatamente a aceleração que precisamos.