Microsoft ha annunciato una svolta potenzialmente epocale nel mondo della ricerca scientifica. Durante la Build 2025 conference, tenutasi lunedì, l’azienda ha presentato Microsoft Discovery, una piattaforma basata su intelligenza artificiale agentica progettata per accelerare le scoperte scientifiche.

Con l’obiettivo di trasformare il modo in cui scienziati e ricercatori affrontano ipotesi, esperimenti e analisi, infatti, questa innovazione si inserisce in un panorama in cui l’IA sta guadagnando sempre più terreno, nonostante alcune sfide significative.

Un nuovo alleato per la scienza

Microsoft Discovery è descritta come una piattaforma “estensibile” in grado di gestire carichi di lavoro scientifici dall’inizio alla fine. Secondo il comunicato stampa fornito a TechCrunch, la piattaforma utilizza agenti AI specializzati per supportare i ricercatori in diverse fasi del processo scientifico, dalla formulazione di ipotesi alla generazione di candidati, fino alla simulazione e all’analisi dei dati.

“Microsoft Discovery è una piattaforma agentica aziendale che aiuta ad accelerare la ricerca e la scoperta trasformando l’intero processo di scoperta con l’intelligenza artificiale agentica — dalla razionalizzazione della conoscenza scientifica alla formulazione di ipotesi, generazione di candidati e simulazione e analisi”, ha dichiarato Microsoft nel comunicato.

L’obiettivo è fornire agli scienziati strumenti per collaborare con l’IA in modo da ottenere risultati più rapidi e su scala più ampia.

Il contesto: l’IA nella scienza

Microsoft non è sola nel credere nel potenziale dell’intelligenza artificiale per rivoluzionare la ricerca. All’inizio del 2023, Google ha presentato il suo “AI co-scientist”, un sistema progettato per assistere gli scienziati nella creazione di ipotesi e piani di ricerca. Anche aziende come Anthropic, OpenAI, FutureHouse e Lila Sciences hanno investito in strumenti di IA per accelerare le scoperte, in particolare nel campo della medicina. Tuttavia, il panorama non è privo di ostacoli.

Nonostante l’entusiasmo, infatti, molti ricercatori rimangono scettici sull’efficacia dell’IA nel guidare il processo scientifico. Uno dei principali problemi è l’inaffidabilità di questi sistemi. L’IA può essere utile in contesti che richiedono un’esplorazione ampia, come ridurre un vasto numero di possibilità, ma fatica a replicare il tipo di pensiero creativo e fuori dagli schemi che porta a vere innovazioni. Ad esempio, nel 2023, Google ha dichiarato che il suo sistema GNoME aveva contribuito alla sintesi di circa 40 nuovi materiali. Tuttavia, un’analisi esterna, citata da Nature, ha rivelato che nessuno di questi materiali era effettivamente nuovo.

Sfide e fallimenti nel passato

Il percorso dell’IA applicata alla scienza non è stato privo di intoppi. Diverse aziende che utilizzano l’IA per la scoperta di farmaci, come Exscientia e BenevolentAI, hanno affrontato fallimenti di alto profilo in studi clinici. Questi insuccessi hanno evidenziato una delle principali difficoltà nello sviluppo di un “scienziato IA”: la capacità di anticipare un numero incalcolabile di fattori confondenti. Sebbene l’IA possa eccellere nell’analisi di grandi dataset, la sua abilità nel risolvere problemi complessi in modo innovativo rimane limitata.

Le promesse di Microsoft Discovery

Microsoft è consapevole di queste sfide e punta a superarle con Microsoft Discovery. La piattaforma si distingue per il suo approccio collaborativo, in cui gli scienziati lavorano fianco a fianco con agenti IA specializzati. Questi agenti sono progettati per eseguire compiti specifici, come l’elaborazione di dati complessi o la simulazione di scenari sperimentali, con l’obiettivo di ridurre il tempo necessario per ottenere risultati concreti. La combinazione di supercomputing e IA avanzata consente alla piattaforma di gestire carichi di lavoro complessi, rendendola potenzialmente applicabile a settori come la ricerca medica, la chimica dei materiali e altre discipline scientifiche.

L’azienda sottolinea che Microsoft Discovery non è solo uno strumento per automatizzare processi, ma una piattaforma che mira a migliorare la collaborazione tra esseri umani e macchine. “La piattaforma consente agli scienziati e ai ricercatori di collaborare con un team di agenti IA specializzati per ottenere risultati scientifici con velocità, scala e precisione”, si legge nel comunicato stampa.