Microsoft Discovery chính thức ra mắt trên Azure, hỗ trợ AI tác nhân phát triển chip lượng tử Majorana 2

Microsoft vừa chính thức công bố tính khả dụng chung (General Availability - GA) của Microsoft Discovery trên Azure. Đây là nền tảng đám mây được thiết kế để triển khai các nhóm AI tác nhân (agentic AI) tự chủ vào các quy trình nghiên cứu và phát triển (R&D) khoa học, kỹ thuật. Cùng với sự kiện này, Microsoft cũng giới thiệu chip lượng tử Majorana 2 thế hệ mới, đạt được bước tiến đột phá về độ tin cậy nhờ sự hỗ trợ của nền tảng AI này.

Microsoft Discovery: Nâng tầm quy trình R&D với AI tác nhân

Microsoft Discovery cho phép các tổ chức triển khai các nhóm AI tác nhân 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 liên tục trong một vòng lặp khép kín.

Được xây dựng trên cơ sở hạ tầng của Azure, nền tảng này bao gồm Discovery Engine để quản lý 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 bản cập nhật GA là các đầu ra từ Discovery Engine đều đi kèm điểm số tin cậy và trích dẫn các phát hiện nghiên cứu. Điều này giúp kết quả từ các tác nhân AI có thể được xem xét và truy xuất nguồn gốc, thay vì hoạt động như một "hộp đen" khó hiểu. Nền tảng này được xây dựng 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.

Để giảm bớt rào cản cho các nhóm nghiên cứu nhỏ, Microsoft cũng cung cấp ứng dụng máy tính để bàn miễn phí ở giai đoạn xem trước sớm, hoạt động kết hợp với tài khoản GitHub Copilot.

Chip lượng tử Majorana 2: Thành tựu nổi bật của AI

Majorana 2 là minh chứng rõ ràng nhất cho khả năng của Microsoft Discovery. Đội ngũ lượng tử của Microsoft đã sử dụng các tác nhân AI của nền tảng này để quản lý quy trình chế tạo, tự động hóa đo đạc, tối ưu hóa vật liệu, phát hiện các lỗi chế tạo qubit khó nhận biết và tương quan các mẫu dữ liệu từ gần hai thập kỷ thí nghiệm.

Chetan Nayak, Technical Fellow của Microsoft, chia sẻ:

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

Về mặt kỹ thuật, Majorana 2 đại diện cho bước tiến lớn so với người tiền nhiệm Majorana 1 (ra mắt đầu năm 2025). Chip này chuyển từ sử dụng nhôm sang chì siêu dẫn, giúp bảo vệ các qubit khỏi các nhiễu loạn từ vũ trụ. Kết quả là thời gian tồn tại trung bình của qubit đạt 20 giây, với một số trường hợp lên tới một phút — so với thời gian tính bằng micro giây của các phương pháp tiếp cận khác. Các thao tác thực thi trong một micro giây và mỗi qubit có kích thước chỉ bằng 1/100 milimet.

Zulfi Alam, Phó Chủ tịch Kiến trúc Quantum tại Microsoft, giải thích cách AI đã thay đổi quy trình thí nghiệm:

Việc tìm ra công thức chính xác, lượng phù hợp cần thêm để đạt được cấu trúc năng lượng mong muốn, đòi hỏi rất nhiều thử nghiệm theo trật tự thế giới cũ. 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 thực hiện thí nghiệm một lần duy nhất.

Áp dụng thực tế và tương lai

Trong số các khách hàng sử dụng Discovery sớm có 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 tác nhân với tự động hóa phòng thí nghiệm. Ngoài ra, Syensqo cũng đang sử dụng nền tảng này để phát triển chất lỏng thế hệ mới cho sản xuất bán dẫn.

Đối với các chuyên gia, câu hỏi đặt ra là liệu AI tác nhân trong R&D có sẽ đi theo mô hình adoption tương tự như AI tác nhân trong kỹ thuật phần mềm hay không: các tác nhân chuyên biệt được điều phối bởi một trình 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 chính 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 lại.

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