Microsoft Discovery: AI 에이전트가 과학적 발견을 가속화하는 방법

과학 연구는 전통적으로 느리고 신중한 과정이었습니다. 과학자들은 수년간 아이디어를 시험하고 실험을 수행하며, 수천 편의 논문을 읽고 다양한 지식을 연결하려고 노력합니다. 이러한 접근 방식은 오랫동안 효과가 있었지만, 완성하는 데는 보통 수년이 걸립니다. 오늘날 세계는 기후 변화나 질병처럼 더 빠른 해답이 필요한 시급한 문제에 직면해 있습니다. 마이크로소프트는 인공지능이 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다. 2025 구축, Microsoft가 도입했습니다 마이크로소프트 디스커버리AI 에이전트를 활용하여 연구 개발을 가속화하는 새로운 플랫폼입니다. 이 문서에서는 Microsoft Discovery의 작동 방식과 에이전트가 연구 개발에 중요한 이유를 설명합니다.

현대 과학 연구의 과제

전통적인 연구 개발은 수십 년 동안 지속되어 온 여러 과제에 직면해 있습니다. 과학 지식은 방대하고 수많은 논문, 데이터베이스, 저장소에 분산되어 있습니다. 서로 다른 분야의 아이디어를 연결하려면 특별한 전문 지식과 충분한 시간이 필요합니다. 연구 프로젝트는 문헌 검토, 가설 수립, 실험 설계, 데이터 분석, 결과 개선 등 여러 단계로 구성됩니다. 각 단계마다 서로 다른 기술과 도구가 필요하기 때문에 꾸준한 발전을 이루기가 어렵습니다. 또한 연구는 반복적인 과정입니다. 과학적 지식은 증거, 동료 연구자들의 토론, 그리고 지속적인 개선을 통해 발전합니다. 이러한 반복적인 특성으로 인해 초기 아이디어와 실제 적용 사이에 상당한 시간 지연이 발생합니다. 이러한 문제로 인해 과학의 발전 속도와 기후 변화 및 질병과 같은 문제에 대한 해결책이 필요한 속도 사이에 격차가 커지고 있습니다. 이러한 시급한 문제는 기존 연구보다 더 빠른 혁신을 요구합니다.

Microsoft Discovery: AI 에이전트를 활용한 R&D 가속화

Microsoft Discovery는 과학 연구를 위해 구축된 새로운 엔터프라이즈 플랫폼입니다. AI 에이전트가 인간 과학자와 협력하여 가설을 수립하고, 데이터를 분석하고, 실험을 수행할 수 있도록 지원합니다. Microsoft는 Azure를 기반으로 이 플랫폼을 구축하여 시뮬레이션 및 데이터 분석에 필요한 컴퓨팅 성능을 제공합니다.

이 플랫폼은 세 가지 핵심 기능을 통해 연구 과제를 해결합니다. 첫째, 그래프 기반 지식 추론을 사용하여 다양한 분야와 출판물의 정보를 연결합니다. 둘째, 다른 에이전트와 협력하면서 특정 연구 과제에 집중할 수 있는 전문 AI 에이전트를 활용합니다. 셋째, 결과와 발견을 기반으로 연구 전략을 조정하는 반복적인 학습 주기를 유지합니다.

Microsoft Discovery가 다른 AI 도구와 차별화되는 점은 연구 과정 전체를 지원한다는 것입니다. 연구의 특정 부분만 지원하는 것이 아니라, 이 플랫폼은 과학자들이 아이디어의 시작부터 최종 결과까지 모든 과정을 지원하도록 돕습니다. 이러한 완벽한 지원은 과학적 발견에 필요한 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

그래프 기반 지식 엔진

기존 검색 시스템은 키워드를 매칭하여 문서를 찾습니다. 이러한 접근 방식은 효과적이지만, 과학 지식 내의 심층적인 연관성을 간과하는 경우가 많습니다. Microsoft Discovery는 그래프 기반 지식 엔진을 사용하여 내부 및 외부 과학 소스의 데이터 간 관계를 매핑합니다. 이 시스템은 상충되는 이론, 다양한 실험 결과, 그리고 여러 분야의 가정을 이해할 수 있습니다. 단순히 특정 주제에 대한 논문을 찾는 데 그치지 않고, 한 분야의 연구 결과가 다른 분야의 문제에 어떻게 적용되는지 보여줄 수 있습니다.

지식 엔진은 결론에 도달하는 방식도 보여줍니다. 출처와 추론 단계를 추적하여 연구자들이 AI의 논리를 확인할 수 있도록 합니다. 과학자들은 단순히 정답만이 아니라 결론이 어떻게 도출되는지 이해해야 하기 때문에 이러한 투명성은 중요합니다. 예를 들어, 새로운 배터리 소재를 찾을 때 시스템은 야금, 화학, 물리학의 지식을 연결할 수 있습니다. 또한 모순이나 누락된 정보를 찾을 수도 있습니다. 이러한 광범위한 관점은 연구자들이 간과할 수 있는 새로운 아이디어를 찾는 데 도움이 됩니다.

Microsoft Discovery에서 AI 에이전트의 역할

An 대리인 독립적으로 작업할 수 있는 인공지능의 한 유형입니다. 지시를 따르는 것만으로 인간을 보조하는 일반 AI와 달리, 에이전트는 스스로 결정을 내리고, 행동을 계획하고, 문제를 해결합니다. 마치 지능형 비서처럼 작동하여 주도권을 잡고, 데이터를 통해 학습하고, 인간의 지속적인 지시 없이도 복잡한 작업을 완료하는 데 도움을 줍니다.

Microsoft Discovery는 하나의 거대한 AI 시스템을 사용하는 대신, 다양한 연구 과제에 집중하고 서로 협력하는 여러 전문 에이전트를 활용합니다. 이러한 접근 방식은 서로 다른 기술을 가진 전문가들이 함께 협력하여 지식을 공유하는 인간 연구팀의 운영 방식을 모방합니다. 하지만 AI 에이전트는 방대한 양의 데이터를 처리하고 완벽한 협력을 유지하며 끊임없이 작업할 수 있습니다.

이 플랫폼을 통해 연구자들은 자신의 전문화된 요구 사항을 충족하는 맞춤형 에이전트를 생성할 수 있습니다. 연구자들은 프로그래밍 기술 없이도 자연어로 이러한 요구 사항을 명시할 수 있습니다. 또한 에이전트는 어떤 도구나 모델을 사용해야 하는지, 그리고 다른 에이전트와 어떻게 협업해야 하는지 제안할 수 있습니다.

마이크로소프트 부조종사 이 협업에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 연구원의 지시에 따라 전문 에이전트를 조율하는 과학 AI 비서 역할을 합니다. Copilot은 플랫폼에서 사용 가능한 도구, 모델 및 지식 기반을 이해하고 전체 탐색 프로세스를 포괄하는 완벽한 워크플로를 설정할 수 있습니다.

실제 영향

모든 연구 플랫폼의 진정한 시험대는 실제 가치에 있습니다. Microsoft 연구원들은 새 냉각수 유해한 PFAS 화학 물질을 사용하지 않는 데이터 센터의 경우 약 200시간 안에 가능합니다. 이 작업은 일반적으로 몇 달 또는 몇 년이 걸립니다. 새롭게 발견된 냉각수는 기술 분야의 환경 피해를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

새로운 공식을 몇 년이 아닌 몇 주 만에 찾고 테스트하면 더 깨끗한 데이터 센터로의 전환을 가속화할 수 있습니다. 이 프로세스에서는 여러 AI 에이전트를 사용하여 분자를 스크리닝하고, 특성을 시뮬레이션하고, 성능을 개선했습니다. 디지털 단계 이후, 냉각수를 성공적으로 제조하고 테스트하여 AI의 예측과 플랫폼의 정확성을 확인했습니다.

Microsoft Discovery는 다른 분야에서도 사용됩니다. 예를 들어 Pacific Northwest National Laboratory(PNNL) 등이 있습니다. 사용 핵과학에 필요한 화학적 분리를 위한 머신러닝 모델을 개발하는 것이 목표입니다. 이러한 과정은 복잡하고 시급하기 때문에 더욱 신속한 연구가 필수적입니다.

과학 연구의 미래

Microsoft Discovery는 연구 수행 방식을 재정의하고 있습니다. 과학자들은 제한된 도구만으로 혼자 작업하는 대신, 방대한 정보를 처리하고, 여러 분야에서 패턴을 찾고, 결과에 따라 연구 방법을 변경하는 AI 에이전트와 협업할 수 있습니다. 이러한 변화는 다양한 분야의 아이디어를 연결하여 새로운 발견 방법을 가능하게 합니다. 재료 과학자는 생물학적 통찰력을, 약물 연구자는 물리학적 연구 결과를, 엔지니어는 화학 지식을 활용할 수 있습니다.

이 플랫폼은 모듈형 설계를 통해 기존 워크플로를 변경하지 않고도 새로운 AI 모델과 도메인 도구로 확장할 수 있습니다. 인간 연구자가 주도권을 확보하여, 과중한 컴퓨팅 작업을 처리하는 동시에 창의성과 직관력을 향상시킬 수 있습니다.

과제 및 고려 사항

과학 연구에서 AI 에이전트의 잠재력은 상당하지만, 몇 가지 과제가 남아 있습니다. AI 가설의 정확성을 보장하려면 엄격한 검증이 필요합니다. AI 추론의 투명성은 과학자들의 신뢰를 얻는 데 중요합니다. 플랫폼을 기존 연구 시스템에 통합하는 것은 어려울 수 있습니다. 기관은 규정과 표준을 준수하면서 에이전트를 활용하기 위해 프로세스를 조정해야 합니다.

고급 연구 도구를 널리 보급하면 지적 재산권 보호와 경쟁에 대한 의문이 제기됩니다. AI가 많은 사람들의 연구를 더욱 수월하게 만들면서 과학 분야는 크게 변화할 수 있습니다.

히프 라인

Microsoft Discovery는 새로운 연구 방식을 제공합니다. AI 에이전트가 인간 연구자와 협력하여 연구 개발과 혁신을 가속화할 수 있도록 지원합니다. 냉각수 발견과 같은 초기 성공 사례와 주요 기업들의 관심은 AI 에이전트가 산업 전반의 연구 개발 방식을 바꿀 잠재력을 가지고 있음을 시사합니다. Microsoft Discovery와 같은 플랫폼은 연구 기간을 수년에서 수주 또는 수개월로 단축함으로써 기후 변화와 질병과 같은 세계적인 과제를 더 빨리 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 핵심은 AI의 힘과 인간의 감독 능력의 균형을 맞추는 것입니다. 이를 통해 기술은 인간의 창의성과 의사 결정을 대체하는 것이 아니라 지원할 수 있습니다.