Microsoft Discovery chính thức có mặt trên Azure: Động lực AI phía sau chip lượng tử Majorana 2

Microsoft Discovery chính thức có mặt trên Azure: Động lực AI phía sau chip lượng tử Majorana 2

Microsoft vừa công bố phiên bản chính thức (GA) của Microsoft Discovery, nền tảng dựa trên Azure được thiết kế để triển khai các đội ngũ tác nhân AI tự chủ trong các quy trình nghiên cứu và phát triển (R&D) khoa học, kỹ thuật. Cùng với sự kiện này, Microsoft cũng giới thiệu Majorana 2, chip lượng tử topo thế hệ mới có độ tin cậy cao hơn gấp 1000 lần so với tiền nhiệm—một thành tựu được thực hiện một phần nhờ khả năng của AI tác nhân từ Discovery. Công ty hiện kỳ vọng sẽ cung cấp một máy tính lượng tử có khả năng mở rộng vào năm 2029, rút ngắn một nửa thời gian so với lộ trình ban đầu.

Nền tảng Microsoft Discovery và AI tác nhân

Microsoft Discovery cho phép các tổ chức triển khai các đội ngũ tác nhân AI chuyên biệt có khả năng suy luận trên các cơ sở kiến thức lớn, đưa ra giả thuyết, tối ưu hóa thí nghiệm, xác thực kết quả và học hỏi trong một vòng lặp liên tục. Được xây dựng trên cơ sở hạ tầng Azure, nền tảng này bao gồm Discovery Engine cho các quy trình nghiên cứu đa tác nhân, tích hợp với Azure HPC cho các mô phỏng tính toán cường độ cao, cùng các kiểm soát bảo mật, quản trị và tuân thủ cấp doanh nghiệp.

Một điểm nhấn quan trọng trong thông báo GA là các đầu ra của Discovery Engine đều đi kèm điểm tin cậy và trích dẫn các phát hiện nghiên cứu, giúp kết quả của tác nhân AI có thể xem xét và truy xuất nguồn gốc thay vì hoạt động như một "hộp đen". Nền tảng này được thiết kế dựa trên bốn yêu cầu cốt lõi của R&D sản xuất: quy trình phải có thể tái tạo, đầu ra phải có thể xem xét, kiến thức độc quyền phải được quản lý và hệ thống tác nhân phải phù hợp với mô hình vận hành của tổ chức. Hiện tại, một ứng dụng desktop miễn phí đang trong giai đoạn xem trước sớm, hoạt động với tài khoản GitHub Copilot để hỗ trợ các nhóm nghiên cứu nhỏ và các nhà nghiên cứu cá nhân.

Majorana 2: Minh chứng cho sức mạnh của AI trong khoa học

Majorana 2 là minh chứng rõ ràng nhất về khả năng của nền tảng này. Đội ngũ lượng tử của Microsoft đã sử dụng các tác nhân của Discovery để quản lý quy trình chế tạo, tự động hóa đo lường, tối ưu hóa vật liệu, phát hiện các lỗi khó thấy trong sản xuất qubit và tương quan các mẫu dữ liệu từ gần hai thập kỷ thí nghiệm dưới nhiều định dạng khác nhau.

Chetan Nayak, Technical Fellow của Microsoft, chia sẻ về vai trò của AI:

AI tác nhân đã thâm nhập vào hầu hết mọi việc chúng tôi làm. Nó đã trở thành một phần rất tự nhiên trong quy trình làm việc. Các tác nhân có thể tăng tốc mọi việc theo mức độ bạn mong muốn. Nó có thể đơn giản là việc tổng hợp thông tin lại với nhau và tóm tắt, hoặc đi sâu hơn bằng cách tổng hợp hoặc tạo ra một giả thuyết thú vị.

Về mặt kỹ thuật, Majorana 2 đánh dấu bước tiến lớn so với tiền nhiệm Majorana 1. Theo bài báo kỹ thuật đăng trên arXiv, Majorana 2 chuyển từ nhôm sang siêu dẫn chì (lead), giúp bảo vệ qubit khỏi các nhiễu loạn từ vũ trụ. Kết quả là tuổi thọ trung bình của qubit đạt 20 giây, với một số trường hợp lên tới một phút, so với tuổi thọ tính bằng micro giây của các phương pháp khác. Các thao tác được thực hiện trong một micro giây và mỗi qubit có kích thước chỉ bằng 1/100 milimet.

Zulfi Alam, Phó Chủ tịch mảng Lượng tử tại Microsoft, giải thích cách AI đã thay đổi quy trình thí nghiệm:

Tìm ra công thức chính xác, lượng vật liệu phù hợp để đạt được cấu trúc năng lượng mong muốn đòi hỏi rất nhiều thí nghiệm theo cách cũ. Nhưng trong trật tự thế giới mới, thông qua mô phỏng, bạn có thể thấy mục tiêu có xác suất cao nằm ở đâu. Và với kiến thức đó, về lý thuyết bạn chỉ cần thí nghiệm một lần duy nhất.

Ứng dụng thực tế và Khả năng tiếp cận

Các khách hàng sử dụng sớm bao gồm Phòng thí nghiệm Quốc gia Tây Bắc Thái Bình Dương (PNNL), đang làm việc về lưu trữ năng lượng và kỹ thuật hệ thống sinh học với các quy trình khoa học tự lái kết nối AI với tự động hóa phòng thí nghiệm. Syensqo cũng đang phát triển các chất lỏng thế hệ tiếp theo cho sản xuất bán dẫn.

Đối với các chuyên gia, câu hỏi đặt ra là liệu AI tác nhân cho R&D có đi theo mô hình chấp nhận tương tự như AI tác nhân cho kỹ thuật phần mềm hay không: các tác nhân chuyên biệt được điều phối bởi một bộ điều phối (orchestrator), hoạt động trong các ranh giới được quản lý, với con người đưa ra định hướng và xem xét kết quả. Kiến trúc của Discovery phản ánh mô hình này, với Copilot đóng vai trò điều phối, các tác nhân chuyên biệt cho các nhiệm vụ nghiên cứu khác nhau và Discovery Engine quản lý vòng lặp lặp đi lặp lại.

Microsoft Discovery hiện đã có sẵn trên Azure. Ứng dụng Discovery preview có thể tải xuống miễn phí.