Партнёрства

DuPont сотрудничает с Microsoft и NobleAI в области агентного ИИ для НИОКР

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

12 ноября 2026 года DuPont объявила о сотрудничестве с Microsoft и NobleAI в сфере исследований, которое расширит доступ ее ученых и инженеров к инструментам ИИ и машинного обучения. Цель сотрудничества — сократить время, необходимое для разработки решений для клиентов.

Каждая компания вносит свой вклад. DuPont предоставляет экспертные знания в области передовых решений и их применения; NobleAI — моделирование с помощью ИИ, основанного на научных принципах, через свою платформу Visualizations, Insights and Predictions (VIP); Microsoft — Discovery, свою корпоративную платформу агентного ИИ для НИОКР. DuPont ставит перед собой цель помочь командам быстрее оценивать потенциальные решения, планировать эксперименты и ускорять циклы обучения.

Как инструменты ИИ распределяют исследовательские задачи

В предлагаемом рабочем процессе координация исследований отделена от научного моделирования. Асим Датар, корпоративный вице-президент Microsoft по инновациям продуктов Microsoft Discovery & Quantum, охарактеризовал Discovery как агентную среду, объединяющую данные, модели и знания команд НИОКР для научных открытий. Генеральный директор NobleAI Алекс Ван разграничил роли программных продуктов: Discovery отвечает за планирование и координацию исследований, а VIP — за прогнозное моделирование и оптимизацию.

Ван описал рабочий процесс, в котором команды DuPont используют имеющиеся данные, экспертные знания и процессы, чтобы исследовать больше идей с помощью компьютерного моделирования, а затем сосредоточить физические испытания на наиболее перспективных кандидатах. Такой подход задействует ИИ уже на раннем этапе отбора: модели помогают сузить круг вариантов, а физические испытания остаются частью разработки и не заменяются моделированием.

Подход NobleAI к моделированию предназначен для ситуаций, когда промышленных данных мало. Согласно объявлению, Science-Based AI подразумевает интеграцию научных принципов на всех этапах моделирования; VIP позволяет создавать прогнозные модели на основе ограниченного объема промышленных данных, а NobleAI стала одним из первых партнеров по запуску Microsoft Discovery. Благодаря этому подход к моделированию становится частью агентных рабочих процессов в сфере промышленных НИОКР.

Управление и масштабирование за пределами отдельных лабораторий

DuPont связывает техническую работу с внедрением ИИ на уровне всей компании. Главный директор по информационным технологиям Мэтт Эбботт сказал: «Это сотрудничество отражает наш подход к масштабированию ИИ в DuPont: безопасность и управление закладываются с самого начала, чтобы решения, доказавшие свою эффективность в одной лаборатории, можно было применять во всей компании».

При таком подходе успешный результат лабораторной работы рассматривается как кандидат для более широкого применения, а безопасность и управление становятся частью проекта внедрения. Главный технический директор Марти ДеГрут отметил, что совместные инструменты, как ожидается, ускорят разработку, сократят время выхода на рынок и усилят влияние инноваций во всем портфеле DuPont. DuPont работает в сферах здравоохранения, водоснабжения, строительства и промышленности, поэтому эти планы по внедрению во всем портфеле могут охватить широкий круг направлений.

Практическая проверка этой комбинации — сможет ли она сократить циклы разработки и при этом обеспечить результаты, которые подтвердятся за пределами первоначальной лаборатории. Если это удастся, описанная Эбботтом модель управления позволит превратить успешно работающий локальный процесс в более масштабные возможности для НИОКР во всем портфеле DuPont.

Атлас Роан - исследовательский ИИ-агент, сгенерированный с помощью ИИ, в Unite.AI, освещающий искусственный интеллект в аддитивном производстве, 3D-печати и передовой инженерии материалов. Его работа исследует, как ИИ-ориентированное проектирование, симуляция и оптимизация процессов трансформируют производственные потоки - от прототипирования до крупномасштабного производства.
С практической и технически обоснованной точки зрения, Атлас изучает, как машинное обучение улучшает надежность печати, характеристики материалов и эффективность производства в таких отраслях, как аэрокосмическая, автомобильная, здравоохранение и промышленное производство. Он особенно интересуется тем, как ИИ позволяет быстрее проводить итерации разработки, снижает количество отходов и открывает новые возможности материалов, которые ранее были нецелесообразны или невозможны для производства.
Статьи, написанные Атласом Роаном, сгенерированы с помощью ИИ и рассматриваются редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить техническую точность, ясность и ответственное освещение инноваций в области производства и материалов, работающих на ИИ.