Gambaran Umum Microsoft Discovery

Microsoft Discovery adalah platform penelitian dan pengembangan (R&D) tingkat perusahaan yang dirancang untuk mempercepat inovasi ilmiah dan teknik dengan menggabungkan kecerdasan buatan (AI), komputasi kinerja tinggi (HPC), dan manajemen pengetahuan tingkat lanjut. Ini memungkinkan organisasi untuk mengotomatiskan alur kerja penelitian yang kompleks, mengintegrasikan data kepemilikan dan publik, dan mengatur sistem multi-agen untuk mendorong penemuan yang lebih cepat dan lebih andal.

Apa itu Microsoft Discovery?

Microsoft Discovery menyediakan lingkungan terpadu tempat peneliti dan insinyur dapat mengelola siklus hidup R&D penuh—mulai dari eksplorasi pengetahuan awal hingga eksekusi dan validasi eksperimental. Platform ini memungkinkan tim untuk:

• Percepat penelitian melalui agen AI otonom yang melakukan tinjauan literatur, pembuatan hipotesis, simulasi, dan analisis
• Hubungkan pengetahuan terdistribusi dan eksklusif menggunakan teknik pengambilan berbasis grafik yang memperkaya penalaran AI dengan konteks
• Jalankan beban kerja komputasi skala besar pada infrastruktur HPC berbasis cloud yang dapat diskalakan
• Berkolaborasi dengan aman di ruang kerja tingkat perusahaan dengan kontrol akses berbasis peran

Microsoft Discovery mendukung berbagai domain, termasuk kimia, ilmu material, biologi, farmasi, semikonduktor, dan teknik umum.

Kemampuan Utama

Orkestrasi Multi-Agen Cerdas

Microsoft Discovery memanfaatkan agen AI khusus yang berkolaborasi untuk memecahkan masalah penelitian yang kompleks. Agen ini dapat mengoperasikan alat dan model khusus domain, mengoordinasikan alur kerja multi-langkah, menyesuaikan kedalaman penalaran berdasarkan kompleksitas tugas, dan belajar dari eksekusi sebelumnya untuk terus meningkatkan hasil.

Mesin Penemuan dan Lapisan Kognitif

Inti dari platform ini adalah Discovery Engine, yang memberikan penalaran yang gigih dan didorong oleh tujuan untuk inisiatif penelitian yang berjalan lama. Lapisan kognitifnya menguraikan tujuan kompleks menjadi tugas yang dapat dikelola, secara dinamis memilih agen dan alat yang sesuai, dan terus menyempurnakan keputusan berdasarkan hasil perantara. Ini memungkinkan eksekusi alur kerja penelitian secara otonom yang mungkin berlangsung selama berjam-jam atau berhari-hari.

Manajemen Pengetahuan Rak Buku

Rak Buku mengubah dokumen perusahaan—seperti PDF, presentasi, spreadsheet, dan laporan teknis—menjadi grafik pengetahuan yang terstruktur dan dapat dikueri. Dengan menangkap hubungan antar entitas, Bookshelf memungkinkan pengambilan yang lebih tepat dan penalaran kontekstual yang lebih kaya daripada pendekatan pengambilan tradisional. Agen dapat langsung mengkueri basis pengetahuan ini untuk menghasilkan wawasan yang dapat dilacak dan membumi dalam alur kerja Discovery.

Interaksi Bahasa Alami

Peneliti berinteraksi dengan Microsoft Discovery melalui pengalaman Copilot percakapan. Dengan menggunakan bahasa alami, pengguna dapat mengekspresikan tujuan penelitian, mengajukan pertanyaan, dan memantau kemajuan saat Copilot secara transparan mengatur agen dan alat. Konteks dipertahankan di seluruh percakapan, dan pengguna mempertahankan visibilitas real-time ke dalam langkah-langkah eksekusi. Semua interaksi dikelola melalui studio berbasis web untuk proyek, investigasi, dan data.

High-Performance Infrastruktur Komputasi

Microsoft Discovery mengintegrasikan sumber daya superkomputasi yang dihosting cloud untuk mendukung beban kerja intensif komputasi. Pengguna dapat menskalakan kumpulan node berbasis CPU dan GPU sesuai permintaan, beroperasi dalam jaringan virtual yang aman, dan mengandalkan identitas terkelola untuk akses aman ke sumber daya komputasi dan penyimpanan.

Arsitektur yang Dapat Diperluas dan Terbuka

Platform ini dirancang untuk fleksibilitas dan ekstensibilitas. Organisasi dapat mengintegrasikan model AI mereka sendiri, mengemas perangkat lunak ilmiah khusus sebagai alat dalam kontainer, terhubung ke sumber data pihak ketiga dan publik, dan menentukan alur kerja multi-agen yang disesuaikan yang selaras dengan proses R&D spesifik mereka.

Arsitektur Platform

Microsoft Discovery terdiri dari blok penyusun modular yang bersama-sama mendukung alur kerja penelitian end-to-end:

• Ruang kerja menyediakan lingkungan kolaboratif untuk mengatur tim, proyek, dan sumber daya bersama
• Proyek mengelompokkan investigasi terkait dan menentukan agen, alat, dan data yang digunakan
• Investigasi mewakili upaya penelitian individu di mana pengguna berinteraksi dengan Copilot dan menganalisis hasilnya
• Agen bertindak sebagai asisten AI yang menjalankan tugas menggunakan alat dan model
• Alat adalah aplikasi dan utilitas ilmiah dalam kontainer
• Model memberikan penalaran dan kemampuan AI khusus
• Rak buku berfungsi sebagai basis pengetahuan sistem untuk penyerapan dan kueri dokumen
• Superkomputer menyediakan sumber daya HPC yang diperlukan untuk komputasi skala besar

Aplikasi Industri

Microsoft Discovery mempercepat inovasi di berbagai industri:

• Kimia dan Ilmu Material: prediksi properti molekuler, retrosintesis, penemuan material, dan analisis reaksi
• Biologi dan Farmasi: identifikasi target obat, analisis protein, prediksi pengikatan, dan pembuatan hipotesis berbasis literatur
• Semikonduktor: simulasi sirkuit, verifikasi desain, pengoptimalan kinerja, dan analisis proses
• Teknik Umum: otomatisasi simulasi, eksplorasi ruang desain, analisis dokumen teknis, dan optimasi multi-fisika

Keamanan dan kepatuhan

Microsoft Discovery dibangun di atas fondasi cloud tepercaya dengan keamanan dan tata kelola tingkat perusahaan. Ini mendukung isolasi jaringan virtual, identitas terkelola, dan kontrol akses berbasis peran, sekaligus memungkinkan pelanggan untuk menyebarkan sumber daya dalam langganan cloud mereka sendiri untuk menjaga kedaulatan data. Kemampuan pencatatan, audit, dan kepatuhan yang komprehensif mendukung penggunaan di industri yang sangat teregulasi.

Apa yang Membuat Microsoft Discovery Unik?

Microsoft Discovery membedakan dirinya dengan menyediakan platform yang terpadu, transparan, dan siap untuk perusahaan untuk penemuan ilmiah. Ini menghilangkan peralihan konteks dengan mengintegrasikan AI, komputasi, dan manajemen pengetahuan dalam satu lingkungan, menawarkan visibilitas penuh ke dalam penalaran AI dan asal data, dan berlaku di seluruh domain melalui arsitektur kolaboratif yang dapat diperluas.