微軟正在積極融合最新A!技術(shù)與量子計(jì)算技術(shù)，致力于推動(dòng)科研創(chuàng)新從尖端實(shí)驗(yàn)室跨越至日常生活的每一個(gè)角落，這不僅將耗時(shí)250年的化學(xué)研究進(jìn)程縮短至僅25年，展現(xiàn)出前所未有的科研加速能力，同時(shí)也影響著各種生活常用產(chǎn)品的研發(fā)，催生出維護(hù)更健康肌膚的個(gè)護(hù)產(chǎn)品我們正在開創(chuàng)一種全新科研范式，并重塑世界。

在微軟，我們的愿景是通過最新的 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，以增強(qiáng)科學(xué)方法的每一個(gè)階段。無論是拓展知識(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 Elements1。

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250年的化學(xué)進(jìn)程壓縮至25年完成。

通過生成式化學(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——這一過程只需幾天而不是幾年。

通過加速 DFT，研究人員可以通過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)。

01

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)家和開發(fā)人員今天就有機(jī)會(huì)探索加速 DFT，并有望在未來幾周內(nèi)訪問生成式化學(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。

02

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800萬名科學(xué)家在努力開創(chuàng)創(chuàng)新解決方案，推動(dòng)進(jìn)步。微軟的目標(biāo)是通過最先進(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)過程。它從知識(shí)研究和假設(shè)生成開始，通過生成數(shù)百萬潛在的分子候選解決方案來連接點(diǎn)，然后通過數(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3200萬個(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)。

03

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法看到的地方。

研究人員可以向生成式化學(xué)詢問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 AI 技術(shù)改造發(fā)現(xiàn)過程?；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過的分子，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)鍵組件的支持來源于我們 AutoRXN 軟件的能力，通過逆向探索化學(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。

這種能力對(duì)于科學(xué)發(fā)現(xiàn)來說是一個(gè)真正的突破。企業(yè)和研究團(tuán)隊(duì)可以在幾天內(nèi)尋找高效、成本效益高且創(chuàng)新的方法來開發(fā)新分子，從而壓縮大量數(shù)據(jù)庫(kù)搜索和反復(fù)試驗(yàn)實(shí)驗(yàn)的迭代過程。這種端到端的工作流程將為科學(xué)家提供全新的化合物，有可能引領(lǐng)制造、醫(yī)藥等領(lǐng)域的下一次突破。

我們還宣布推出加速 DFT，為科學(xué)家們提供一種簡(jiǎn)化且更強(qiáng)大的量子化學(xué)解決方案。在過去的幾十年里，DFT 一直是各種分子模擬中非常流行的方法，幫助研究人員模擬和研究原子、分子和納米粒子，以及表面和界面的電子結(jié)構(gòu)。

我們可以將分子系統(tǒng)比作交通系統(tǒng)，其中以不同速度和方向移動(dòng)的汽車代表電子。從交通直升機(jī)上，我們可以觀察到整體的交通流動(dòng)，即使我們不知道每輛車的速度和目的地。DFT 提供了這種分子系統(tǒng)的“直升機(jī)視角”，通過在更高層次上繪制出電子的“密度”，簡(jiǎn)化了跟蹤單個(gè)電子的復(fù)雜任務(wù)。

這樣的 DFT 模擬優(yōu)化和運(yùn)行起來可能很復(fù)雜，通常需要超級(jí)計(jì)算機(jī)級(jí)別的資源。這就是為什么我們基于微軟研究院開發(fā)的創(chuàng)新技術(shù)，提供了托管 DFT 服務(wù)，使研究人員能夠進(jìn)行比其他 DFT 代碼快得多的計(jì)算，平均速度比廣泛使用的開源 DFT 代碼 PySCF 提高了20倍。

加速 DFT 已經(jīng)被許多組織使用，如AspenTech、丹麥 DTU 能源大學(xué)和聯(lián)合利華。它無縫集成到更廣泛的化學(xué)和材料科學(xué)工作流程中，為加速治療學(xué)、環(huán)境可持續(xù)性等方面的創(chuàng)新鋪平了道路。

你可以閱讀技術(shù)博客《在 Azure Quantum Elements 中引入兩項(xiàng)強(qiáng)大的新功能：生成化學(xué)和加速 DFT》2了解更多關(guān)于此公告的信息。

04

加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)，共創(chuàng)未來

我們致力于負(fù)責(zé)任地推進(jìn)這些技術(shù)，始終關(guān)注創(chuàng)新、賦能和信任。因此，我們承諾遵循負(fù)責(zé)任的計(jì)算實(shí)踐3和微軟的 AI 原則4，以幫助確保安全措施能夠充分應(yīng)對(duì) AI 技術(shù)和量子技術(shù)日益增強(qiáng)的能力。

[1]https://smt.microsoft.com/en-US/AQEPrivatePreviewSignup/

[2]https://cloudblogs.microsoft.com/quantum/2024/06/18/introducing-two-powerful-new-capabilities-in-azure-quantum-elements-generative-chemistry-and-accelerated-dft/?_gl=1*yh4d8r*_ga*MTcyNzc3MDU2NS4xNzE4OTM2OTg0*_ga_NNH8F3SCG6*MTcxODkzNjk4My4xLjEuMTcxODkzODM3MS42MC4wLjA.

[3] https://cloudblogs.microsoft.com/quantum/2024/06/18/introducing-two-powerful-new-capabilities-in-azure-quantum-elements-generative-chemistry-and-accelerated-dft/?_gl=1*yh4d8r*_ga*MTcyNzc3MDU2NS4xNzE4OTM2OTg0*_ga_NNH8F3SCG6*MTcxODkzNjk4My4xLjEuMTcxODkzODM3MS42MC4wLjA.

[4] https://www.microsoft.com/en-us/ai/principles-and-approach/