微軟，我們的愿景是通過(guò)最新的 AI 技術(shù)賦能科學(xué)家，釋放他們的創(chuàng)造潛力，應(yīng)對(duì)一些最緊迫的挑戰(zhàn)。為了實(shí)現(xiàn)這一愿景，我們需要將生成式 AI 技術(shù)的全部力量與量子-經(jīng)典混合計(jì)算結(jié)合起來(lái)，以增強(qiáng)科學(xué)方法的每一個(gè)階段。無(wú)論是拓展知識(shí)研究、創(chuàng)造更好的假設(shè)，還是加速實(shí)驗(yàn)和分析，都需要一個(gè)專(zhuān)為科學(xué)設(shè)計(jì)的云平臺(tái)。這就是為什么我們?yōu)榛瘜W(xué)和材料科學(xué)構(gòu)建了 Azure Quantum Elements。
近日，我們宣布推出生成式化學(xué)和加速 DFT（加速密度泛函理論），這將擴(kuò)大研究人員利用這一平臺(tái)的方式。這些突破性的功能將使科學(xué)家有機(jī)會(huì)將原本未來(lái)250年的化學(xué)進(jìn)程壓縮至25年完成。
通過(guò)生成式化學(xué)，我們希望拓寬科學(xué)探索的視野。研究人員可以使用基于數(shù)億化合物訓(xùn)練的最新 AI 模型，生成并探索適用于特定行業(yè)應(yīng)用的新分子，然后評(píng)估工作流程中建議的步驟，以更高效地在實(shí)驗(yàn)室合成最有前途的候選分子——這一過(guò)程只需幾天而不是幾年。
通過(guò)加速 DFT，研究人員可以通過(guò)模擬分子的量子力學(xué)性質(zhì)，以前所未有的速度加速和擴(kuò)展他們的化學(xué)發(fā)現(xiàn)流程——相比其他 DFT 代碼，速度提高了一個(gè)數(shù)量級(jí)。
這使我們更接近科學(xué)發(fā)現(xiàn)的新范式，先進(jìn)的 AI 技術(shù)和數(shù)字工具比以往任何時(shí)候都更易于科學(xué)家、學(xué)生和各行業(yè)的實(shí)驗(yàn)室使用。以下是我們關(guān)于研究人員如何利用這些突破性功能設(shè)計(jì)新分子，并推動(dòng)從消費(fèi)品和醫(yī)藥到制造和能源等整個(gè)行業(yè)變革的愿景，從而應(yīng)對(duì)一些最緊迫的社會(huì)挑戰(zhàn)。
致力于實(shí)現(xiàn)今日愿景
我們正在努力實(shí)現(xiàn)這一愿景。作為Azure Quantum Elements 有限預(yù)覽的一部分，科學(xué)家和開(kāi)發(fā)人員今天就有機(jī)會(huì)探索加速 DFT，并有望在未來(lái)幾周內(nèi)訪問(wèn)生成式化學(xué)。
我們已經(jīng)在與全球消費(fèi)品領(lǐng)導(dǎo)者聯(lián)合利華（Unilever）的合作中將這一愿景付諸實(shí)踐。聯(lián)合利華每天為超過(guò)34億人提供服務(wù)，他們正在利用微軟的超級(jí)計(jì)算和AI服務(wù)支持其數(shù)字研發(fā)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)品創(chuàng)新。
將 AI 技術(shù)融入科學(xué)方法的每個(gè)階段
從全球性的目標(biāo)如逆轉(zhuǎn)氣候變化和開(kāi)創(chuàng)可再生能源，到個(gè)人層面的目標(biāo)如更可持續(xù)地生活、使用更健康和安全的產(chǎn)品，我們都希望為創(chuàng)造一個(gè)更美好的世界盡一份力。時(shí)間對(duì)于實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)至關(guān)重要，全球有超過(guò)800萬(wàn)名科學(xué)家在努力開(kāi)創(chuàng)創(chuàng)新解決方案，推動(dòng)進(jìn)步。微軟的目標(biāo)是通過(guò)最先進(jìn)的數(shù)字工具為他們賦能，充分利用每一位研究人員和實(shí)驗(yàn)室的集體智慧。
正如生成式 AI 技術(shù)通過(guò)協(xié)作工具如 Copilot 智能副駕駛® 釋放了新的創(chuàng)造力浪潮并提高了生產(chǎn)力一樣，我們現(xiàn)在將 AI 技術(shù)和自然語(yǔ)言處理能力帶入科學(xué)領(lǐng)域。我們的目標(biāo)是將 AI 推理整合到科學(xué)方法的每個(gè)階段，從最初的研究和假設(shè)生成，到實(shí)驗(yàn)和分析：這需要下一代 AI 模型的強(qiáng)大能力，從假設(shè)到結(jié)果，加速科學(xué)過(guò)程。它從知識(shí)研究和假設(shè)生成開(kāi)始，通過(guò)生成數(shù)百萬(wàn)潛在的分子候選解決方案來(lái)連接點(diǎn)，然后通過(guò)數(shù)字實(shí)驗(yàn)縮小候選范圍并分析結(jié)果——這一切只需幾天。我們?cè)谂c太平洋西北國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（PNNL）的合作中展示了這種方法如何在現(xiàn)實(shí)世界中取得成果，我們篩選了超過(guò)3200萬(wàn)個(gè)候選物，發(fā)現(xiàn)并合成了一種新材料，具有更好電池性能的潛力——這是這一新科學(xué)發(fā)現(xiàn)時(shí)代可能性的一個(gè)有形例子。
當(dāng)由自然語(yǔ)言工具驅(qū)動(dòng)時(shí)，這一新范式將有助于在每個(gè)階段創(chuàng)建一個(gè)由 AI 作為科學(xué)助手的自主推理循環(huán)。它將通過(guò)將這些能力普及，重新定義我們?nèi)绾谓咏鼊?chuàng)新，推動(dòng)突破性發(fā)現(xiàn)。
Azure Quantum Elements 的新功能
生成式化學(xué)將為負(fù)責(zé)發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì)新分子的科學(xué)家們帶來(lái)新一波的創(chuàng)造力。這將推動(dòng)許多行業(yè)的突破性增長(zhǎng)，無(wú)論是幫助石油和天然氣公司發(fā)現(xiàn)更強(qiáng)的燃料添加劑以延長(zhǎng)發(fā)動(dòng)機(jī)壽命，還是幫助粘合劑公司創(chuàng)造一種新化學(xué)物質(zhì)以增強(qiáng)粘附力并去除不需要的殘留物。
我們可以將這種發(fā)現(xiàn)過(guò)程比作在一個(gè)大而擁擠且黑暗的倉(cāng)庫(kù)中用一個(gè)小手電筒尋找一個(gè)小盒子。我們一次只能將光集中在一個(gè)小區(qū)域，而倉(cāng)庫(kù)的其余部分則完全黑暗且未知。生成式 AI 技術(shù)為我們提供了一個(gè)更聰明的光源，能夠指向新的方向，讓我們看清以前可能未考慮或無(wú)法看到的地方。
研究人員可以向生成式化學(xué)詢(xún)問(wèn)具有所需特性的分子，例如能夠快速降解或更容易回收的分子。他們還可以提供關(guān)于目標(biāo)應(yīng)用的信息，讓系統(tǒng)幫助確定相關(guān)的分子特性。經(jīng)過(guò)幾個(gè)步驟后，他們會(huì)收到一組符合這些參數(shù)的候選分子，供進(jìn)一步研究。
然而，僅僅生成候選分子并不足以通過(guò) AI 技術(shù)改造發(fā)現(xiàn)過(guò)程?；瘜W(xué)中的計(jì)算工具的基本標(biāo)準(zhǔn)是，它們能夠幫助科學(xué)家發(fā)現(xiàn)新穎、可合成且在現(xiàn)實(shí)世界中有用的分子。這就是為什么我對(duì)我們生成式化學(xué)方法的實(shí)現(xiàn)感到興奮，它不僅能建議以前未見(jiàn)過(guò)的分子，還能提供針對(duì)特定應(yīng)用調(diào)整的有用特性，并且這些分子的合成在合理的步驟內(nèi)是可行的。
因此，生成式化學(xué)將為研究人員提供在實(shí)驗(yàn)室中合成這些分子候選物時(shí)可以考慮的潛在步驟。這一關(guān)鍵組件的支持來(lái)源于我們 AutoRXN 軟件的能力，通過(guò)逆向探索化學(xué)反應(yīng)，幫助評(píng)估合成路徑以創(chuàng)建目標(biāo)分子。
在科學(xué)家指定了分子的所需特性之后，他們會(huì)收到數(shù)千個(gè)分子候選物。這些候選物可以通過(guò)AI推理和后續(xù)的高性能計(jì)算（HPC）模擬進(jìn)行進(jìn)一步精煉，最終篩選出最有希望在實(shí)驗(yàn)室合成并進(jìn)行進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)探索的少數(shù)幾個(gè)候選物。