Descoberta da Microsoft: Como Agentes de IA Estão Acelerando Descobertas Científicas

A pesquisa científica tem sido tradicionalmente um processo lento e cuidadoso. Cientistas passam anos testando ideias e realizando experimentos. Eles leem milhares de artigos e tentam conectar diferentes peças de conhecimento. Essa abordagem funcionou por muito tempo, mas geralmente leva anos para ser concluída. Hoje, o mundo enfrenta problemas urgentes, como a mudança climática e doenças que exigem respostas mais rápidas. A Microsoft acredita que a inteligência artificial pode ajudar a resolver esse problema. Na Build 2025, a Microsoft apresentou a Microsoft Discovery, uma nova plataforma que utiliza agentes de IA para acelerar a pesquisa e o desenvolvimento. Este artigo explica como o Microsoft Discovery funciona e por que os agentes são importantes para a pesquisa e o desenvolvimento.

Desafios na Pesquisa Científica Moderna

A pesquisa e o desenvolvimento tradicionais enfrentam vários desafios que persistem há décadas. O conhecimento científico é vasto e está espalhado por muitos artigos, bancos de dados e repositórios. Conectar ideias de diferentes campos requer especialização e muito tempo. Projetos de pesquisa envolvem várias etapas, como revisão de literatura, formação de hipóteses, design de experimentos, análise de dados e refinamento de resultados. Cada etapa exige diferentes habilidades e ferramentas, tornando difícil manter um progresso constante e consistente. Além disso, a pesquisa é um processo iterativo. O conhecimento científico cresce por meio de evidências, discussões entre pares e refinamento contínuo. Essa natureza iterativa cria atrasos significativos entre as ideias iniciais e as aplicações práticas. Devido a esses problemas, há uma crescente lacuna entre a velocidade com que a ciência avança e a rapidez com que precisamos de soluções para problemas como a mudança climática e doenças. Esses problemas urgentes exigem uma inovação mais rápida do que a pesquisa tradicional pode oferecer.

Microsoft Discovery: Acelerando P&D com Agentes de IA

A Microsoft Discovery é uma nova plataforma empresarial construída para a pesquisa científica. Ela permite que agentes de IA trabalhem com cientistas humanos, gerando hipóteses, analisando dados e realizando experimentos. A Microsoft construiu a plataforma na Azure, que fornece o poder computacional necessário para simulações e análise de dados.

A plataforma resolve os desafios de pesquisa por meio de três recursos principais. Primeiro, utiliza raciocínio baseado em grafos para conectar informações entre diferentes domínios e publicações. Segundo, emprega agentes de IA especializados que podem se concentrar em tarefas de pesquisa específicas enquanto coordenam com outros agentes. Por fim, mantém um ciclo de aprendizado iterativo que adapta as estratégias de pesquisa com base em resultados e descobertas.

O que torna a Microsoft Discovery diferente de outras ferramentas de IA é seu suporte para todo o processo de pesquisa. Em vez de ajudar apenas em uma parte da pesquisa, a plataforma apoia os cientistas desde o início de uma ideia até os resultados finais. Esse suporte completo pode reduzir significativamente o tempo necessário para descobertas científicas.

Motores de Conhecimento Baseados em Grafos

Sistemas de busca tradicionais encontram documentos correspondendo a palavras-chave. Embora eficaz, essa abordagem muitas vezes ignora as conexões mais profundas dentro do conhecimento científico. A Microsoft Discovery utiliza um motor de conhecimento baseado em grafos que mapeia relações entre dados de fontes científicas, internas e externas. Esse sistema pode entender teorias conflitantes, diferentes resultados de experimentos e suposições entre campos. Em vez de apenas encontrar artigos sobre um tópico, ele pode mostrar como as descobertas em uma área se aplicam a problemas em outra.

O motor de conhecimento também mostra como chega a conclusões. Ele rastreia fontes e etapas de raciocínio, para que os pesquisadores possam verificar a lógica da IA. Essa transparência é importante porque os cientistas precisam entender como as conclusões são formuladas, não apenas as respostas. Por exemplo, ao buscar novos materiais para baterias, o sistema pode conectar conhecimentos de metalurgia, química e física. Ele também pode encontrar contradições ou informações ausentes. Essa visão ampla ajuda os pesquisadores a encontrar novas ideias que poderiam passar despercebidas.

O Papel dos Agentes de IA na Microsoft Discovery

Um agente é um tipo de inteligência artificial que pode agir de forma independente para realizar tarefas. Ao contrário da IA regular que apenas assiste os humanos seguindo instruções, os agentes tomam decisões, planejam ações e resolvem problemas por conta própria. Eles funcionam como assistentes inteligentes que podem tomar a iniciativa, aprender com dados e ajudar a completar trabalhos complexos sem a necessidade de instruções humanas constantes.

Em vez de usar um único grande sistema de IA, a Microsoft Discovery emprega vários agentes especializados que se concentram em diferentes tarefas de pesquisa e coordenam entre si. Essa abordagem imita como equipes de pesquisa humanas operam, onde especialistas com diferentes habilidades trabalham juntos e compartilham conhecimento. Mas os agentes de IA podem trabalhar continuamente, lidando com enormes quantidades de dados e mantendo uma coordenação perfeita.

A plataforma permite que os pesquisadores criem agentes personalizados que atendam a seus requisitos especializados. Os pesquisadores podem especificar essas exigências em linguagem natural, sem a necessidade de habilidades de programação. Os agentes também podem sugerir quais ferramentas ou modelos devem ser usados e como devem colaborar com outros agentes.

Microsoft Copilot desempenha um papel central nessa colaboração. Ele atua como um assistente científico de IA que orquestra os agentes especializados com base nas solicitações dos pesquisadores. O Copilot entende as ferramentas, modelos e bases de conhecimento disponíveis na plataforma e pode configurar fluxos de trabalho completos que cobrem todo o processo de descoberta.

Impacto no Mundo Real

O verdadeiro teste de qualquer plataforma de pesquisa reside em seu valor no mundo real. Pesquisadores da Microsoft encontraram um novo refrigerante para data centers sem produtos químicos nocivos PFAS em cerca de 200 horas. Este trabalho normalmente levaria meses ou anos. O novo refrigerante pode ajudar a reduzir o dano ambiental na tecnologia.

Encontrar e testar novas fórmulas em semanas, em vez de anos, pode acelerar a transição para data centers mais limpos. O processo utilizou múltiplos agentes de IA para filtrar moléculas, simular propriedades e melhorar o desempenho. Após a fase digital, eles conseguiram fabricar e testar o refrigerante, confirmando as previsões da IA e a precisão da plataforma.

A Microsoft Discovery também é usada em outros campos. Por exemplo, o Laboratório Nacional do Noroeste do Pacífico a utiliza para criar modelos de aprendizado de máquina para separações químicas necessárias na ciência nuclear. Esses processos são complexos e urgentes, tornando a pesquisa mais rápida crítica.

O Futuro da Pesquisa Científica

A Microsoft Discovery está redefinindo como a pesquisa é conduzida. Em vez de trabalhar sozinhos com ferramentas limitadas, os cientistas podem colaborar com agentes de IA que lidam com grandes informações, encontram padrões em diferentes campos e mudam métodos com base em resultados. Essa mudança permite novos métodos de descoberta ao vincular ideias de diferentes domínios. Um cientista de materiais pode usar insights da biologia, um pesquisador de medicamentos pode aplicar descobertas da física e engenheiros podem usar conhecimentos da química.

O design modular da plataforma permite que cresça com novos modelos de IA e ferramentas de domínio sem alterar fluxos de trabalho atuais. Ela mantém os pesquisadores humanos no controle, amplificando sua criatividade e intuição enquanto lida com o trabalho pesado de computação.

Desafios e Considerações

Embora o potencial dos agentes de IA na pesquisa científica seja substancial, vários desafios permanecem. Garantir que as hipóteses de IA sejam precisas requer fortes verificações. A transparência no raciocínio da IA é importante para ganhar a confiança dos cientistas. Integrar a plataforma nos sistemas de pesquisa existentes pode ser difícil. As organizações devem ajustar processos para usar agentes enquanto seguem regulamentações e padrões.

Tornar ferramentas de pesquisa avançadas amplamente disponíveis levanta questões sobre a proteção da propriedade intelectual e competição. À medida que a IA torna a pesquisa mais fácil para muitos, as disciplinas científicas podem mudar significativamente.

A Conclusão

A Microsoft Discovery oferece uma nova forma de realizar pesquisas. Ela permite que agentes de IA trabalhem com pesquisadores humanos, acelerando a descoberta e a inovação. Os primeiros sucessos, como a descoberta do refrigerante e o interesse de grandes empresas, sugerem que os agentes de IA têm o potencial de mudar como a pesquisa e o desenvolvimento funcionam em diversas indústrias. Ao reduzir os tempos de pesquisa de anos para semanas ou meses, plataformas como a Microsoft Discovery podem ajudar a resolver desafios globais, como a mudança climática e doenças, mais rapidamente. O foco deve ser equilibrar o poder da IA com a supervisão humana, para que a tecnologia apoie, e não substitua, a criatividade e a tomada de decisões humanas.