Die Forschung und Entwicklung (F&E) sind das Herzstück technologischer und wissenschaftlicher Fortschritte. In einer Ära, in der Geschwindigkeit, Präzision und die effiziente Nutzung von Ressourcen entscheidend sind, eröffnet Microsoft Discovery neue Möglichkeiten, um die Art und Weise, wie Wissenschaftler und Ingenieure arbeiten, grundlegend zu verändern. Microsoft Discovery ist eine innovative, agentenbasierte KI-Plattform, die speziell entwickelt wurde, um den gesamten Entdeckungsprozess in der Forschung und Entwicklung zu beschleunigen und zu optimieren. Dank moderner Technologien wie High-Performance-Computing (HPC), graphbasierter Wissenssysteme und spezialisierten KI-Agenten entwirft die Plattform eine neue Ära, in der Mensch und Maschine nahtlos zusammenarbeiten und so wissenschaftliche Erkenntnisse schneller und fundierter vorangebracht werden können. Forschung und Entwicklung haben spezifische Herausforderungen, die sich deutlich von anderen Branchen unterscheiden.
Das Fachwissen ist fragmentiert, komplex und verteilt über zahlreiche Datenquellen und Fachdisziplinen. Zudem ist der Prozess in sich iterativ, während Wissen kontinuierlich erweitert, überprüft und angepasst wird. Die Entdeckungen sind selten linear und benötigen eine dynamische Verbindung verschiedener Erkenntnisse und Methoden. Daher ist es nicht ausreichend, nur einzelne Arbeitsschritte schneller auszuführen – vielmehr muss ein grundlegender Wandel im Paradigma der Forschung eingeleitet werden. Microsoft Discovery zielt genau darauf ab: Es geht nicht darum, die traditionellen Abläufe lediglich zu optimieren, sondern die gesamte Herangehensweise an F&E zu transformieren.
Im Kern beruht Microsoft Discovery auf einem leistungsstarken graphbasierten Wissens- und Co-Reasoning-Ansatz. Dieser geht weit über einfache Faktenabrufe hinaus und verknüpft komplexe, oft widersprüchliche wissenschaftliche Erkenntnisse miteinander. Dabei werden nicht nur eigene unternehmensinterne Daten berücksichtigt, sondern auch externe wissenschaftliche Forschungsergebnisse – auf diese Weise entsteht ein tiefes, kontextbezogenes Verständnis der Materie. Das ermöglicht den Forschern, Hypothesen fundierter zu testen und Verbindungen aufzudecken, die bei herkömmlichen Methoden verborgen bleiben würden. Die Transparenz bleibt dabei stets gewährleistet.
Microsoft Discovery bietet eine völlige Nachvollziehbarkeit durch detaillierte Quellenverweise und offengelegte Argumentationsketten, was insbesondere bei hochsensiblen oder regulierten Forschungsgebieten das Vertrauen in die KI-gestützten Prozesse stärkt. Ein besonders herausragendes Merkmal von Microsoft Discovery ist die Zusammenarbeit mit spezialisierten KI-Agenten, die individuell auf die Anforderungen der jeweiligen Forschungsdisziplin zugeschnitten sind. Anders als traditionelle digitale Tools, die oft isoliert und statisch agieren, setzt Microsoft Discovery auf eine dynamische Teamkonstellation aus KI-Agenten. Diese sind in der Lage, sich weiterzuentwickeln, voneinander und von den Forschern zu lernen und sich während des gesamten Forschungsprozesses anzupassen. So entsteht eine bidirektionale Zusammenarbeit, die den Forscher nicht ersetzt, sondern durch flexible, intelligente Assistenz ergänzt.
Die KI-Agenten können durch einfache natürliche Sprache konfiguriert und instruiert werden, etwa als „Experte für molekulare Simulationen“ oder „Spezialist für Literaturreviews“. Dieses intelligente Orchestrieren ermöglicht nicht nur eine höhere Effizienz, sondern auch eine deutlich größere Flexibilität im Vergleich zu fest programmierten Simulationstools. Im Zentrum dieser Agentenzusammenarbeit steht Microsoft Copilot, ein wissenschaftlicher Assistent, der die verschiedenen KI-Agenten koordiniert und anleitet. Copilot erkennt, welche Ressourcen und Modelle für eine Fragestellung relevant sind, kombiniert Kompetenzen der Agenten und setzt komplexe Arbeitsabläufe in Gang, die vom Aufstellen von Hypothesen über Simulationen bis zur Ergebnisauswertung reichen. Auf diese Weise können Forscher konzentrierter arbeiten und sich mehr auf die essenziellen wissenschaftlichen Fragestellungen konzentrieren, während repetitive und rechenintensive Aufgaben von der KI übernommen werden.
Microsoft Discovery ist dabei nicht nur technologisch fortschrittlich, sondern auch auf die Anforderungen von Unternehmen ausgelegt. Basierend auf der sicheren und skalierbaren Infrastruktur von Microsoft Azure berücksichtigt die Plattform wichtige Aspekte wie Compliance, Datenschutz und transparente Governance. Dies ist besonders relevant für Forschungseinrichtungen und Unternehmen, die in stark regulierten Branchen tätig sind, wie Pharma, Chemie oder Halbleiterindustrie. Darüber hinaus ist die Plattform offen und extensibel gestaltet: Anwender können eigene Modelle, Werkzeuge und Datensätze einbringen und diese nahtlos mit Partnerlösungen und Open-Source-Technologien verknüpfen – so entsteht eine lebendige Innovationsplattform, die sich flexibel an wechselnde Herausforderungen anpasst. Die Praxisbeispiele belegen den Mehrwert eindrucksvoll.
Bei Microsoft selbst wurde mithilfe von Discovery ein neuartiges Kühlmittel für Rechenzentren entdeckt – ein Prozess, der unter herkömmlichen Bedingungen Jahre gedauert hätte, wurde in weniger als 200 Stunden realisiert. Dieses Kühlmittel ist frei von PFAS, den sogenannten „Forever Chemicals“, die aufgrund ihrer Umweltbelastung zunehmend verboten werden. Das Ergebnis verspricht nicht nur eine nachhaltigere Technologie, sondern zeigt exemplarisch, wie entscheidend agentische KI den wissenschaftlichen Fortschritt beschleunigen kann. Auch internationale Kooperationen mit Forschungseinrichtungen wie dem Pacific Northwest National Laboratory oder Unternehmen wie Unilever unterstreichen die Breite der Anwendungsmöglichkeiten und die Branchenvielfalt, die Microsoft Discovery adressiert. Darüber hinaus arbeitet Microsoft eng mit namhaften Kunden und Partnern zusammen, die durch den Einsatz von Microsoft Discovery ihre Forschung weiter beschleunigen und innovativer gestalten wollen.
Unternehmen wie GSK setzen die Plattform ein, um die Wirkstoffentwicklung zu optimieren, während der Estée Lauder Konzern auf die beschleunigte Produktentwicklung in Kosmetik und Pflege setzt. Im Gesundheitsbereich wurde zudem ein spezieller medizinischer Forschungsagent entwickelt, der evidenzbasierte Erkenntnisse aus medizinischen Fachpublikationen extrahiert und so die Entwicklung komplexer Behandlungsansätze wie in der Onkologie unterstützt. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Integration von Microsoft Discovery mit weiteren Technologieführern wie NVIDIA und Synopsys. Diese Partnerschaften erweitern das Angebot in Bereichen wie Materialwissenschaften, Halbleiterentwicklung und biomedizinischer Forschung. KI-gestützte Tools und Microservices aus den Bereichen Computational Chemistry und Molekulardynamik vervollständigen die Antwort auf wissenschaftliche Fragestellungen, ermöglichen datengetriebene Innovation und verkürzen Entwicklungszyklen erheblich.
Mit der Unterstützung von Hochleistungsrechnern und modernsten KI-Modellen entsteht ein Ökosystem, das sowohl fundamentale Forschungserkenntnisse als auch industrielle Anwendungen revolutioniert. Zudem profitiert Microsoft Discovery von der Zusammenarbeit mit spezialisierten Integrationspartnern wie Accenture und Capgemini, die dabei helfen, die Plattform maßgeschneidert in Forschungsumgebungen zu implementieren und die Nutzer optimal zu schulen. Dies gewährleistet, dass der potenzielle Nutzen auch tatsächlich in produktive Ergebnisse umgesetzt wird und Forschungsteams die Technologie effizient einsetzen können. Die strategische Ausrichtung zielt dabei darauf ab, ein dynamisches Netzwerk aus Innovatoren, Anwendern und Technologiepartnern aufzubauen, das die Zukunft der Forschung gestaltet. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Microsoft Discovery weit mehr ist als ein weiteres AI-Tool.
