Партнерства

DuPont співпрацює з Microsoft і NobleAI над агентним ШІ для НДДКР

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

DuPont оголосила 12 листопада 2026 року про дослідницьку співпрацю з Microsoft і NobleAI, яка розширить доступ її науковців та інженерів до інструментів ШІ й машинного навчання, щоб скоротити час, необхідний для розроблення рішень для клієнтів.

Кожна компанія робить свій внесок. DuPont надає експертні знання у сфері передових рішень і застосувань; NobleAI забезпечує моделювання на основі наукових принципів за допомогою платформи Visualizations, Insights and Predictions (VIP); Microsoft вносить свій внесок у вигляді Discovery — корпоративної платформи агентного ШІ для НДДКР. Заявлена мета DuPont — допомогти командам швидше оцінювати потенційні рішення, визначати напрям експериментів і пришвидшувати цикли навчання.

Як інструменти ШІ розподіляють дослідницьку роботу

Запропонований робочий процес розділяє координацію досліджень і наукове моделювання. Асім Датар, корпоративний віцепрезидент із продуктових інновацій Microsoft Discovery & Quantum у Microsoft, описав Discovery як агентне середовище, що об’єднує дані, моделі та досвід команд НДДКР для наукових відкриттів. Генеральний директор NobleAI Алекс Ван розмежував ролі програмних засобів: Discovery відповідає за планування та координацію досліджень, а VIP — за прогнозне й оптимізаційне моделювання.

Ван описав робочий процес, у якому команди DuPont використовуватимуть наявні дані, досвід і процедури, щоб досліджувати більше ідей in silico, тобто за допомогою комп’ютерного моделювання, а потім зосереджуватимуть фізичні випробування на кандидатах, які найперспективніше розвивати. Така послідовність передбачає раніше залучення ШІ до відбору кандидатів: моделі допомагають звузити коло варіантів, тоді як фізичні випробування залишаються частиною розроблення, а не поступаються місцем моделюванню.

Підхід NobleAI до моделювання призначений для ситуацій, коли промислових даних бракує. В оголошенні Science-Based AI описано як підхід, що інтегрує наукові принципи на всіх етапах робочого процесу моделювання, VIP — як інструмент перетворення обмежених промислових даних на прогнозні моделі, а NobleAI — як одного з перших партнерів із запуску Microsoft Discovery. Завдяки цій співпраці такий підхід до моделювання інтегрується в агентні робочі процеси промислових НДДКР.

Управління та масштабування за межі окремих лабораторій

DuPont пов’язує технічну роботу із загальнокорпоративною моделлю впровадження ШІ. Директор з інформаційних технологій Метт Ебботт сказав: «Ця співпраця відображає наш підхід до масштабування ШІ в DuPont: безпеку й управління закладено від самого початку, щоб те, що довело свою ефективність в одній лабораторії, можна було застосовувати в усій компанії».

Такий підхід передбачає, що успішний результат лабораторного дослідження може стати підставою для ширшого застосування, а безпека й управління є частиною планування впровадження. Директор з технологій Марті ДеҐрут сказав, що від поєднання цих інструментів очікують прискорення розроблення, скорочення часу виходу на ринок і посилення впливу інновацій у всьому портфелі DuPont. DuPont працює у сферах охорони здоров’я, водних ресурсів, будівництва та промисловості, тож ці амбіції щодо всього портфеля потенційно охоплюють широкий спектр напрямів.

Практична перевірка полягає в тому, чи зможе це поєднання скоротити цикли розроблення й водночас забезпечити результати, які підтвердять свою ефективність за межами початкової лабораторії. Якщо так, описана Ебботтом модель управління дасть змогу перетворити успішний локальний робочий процес на ширші можливості для НДДКР у всьому портфелі DuPont.

Атлас Роан - це дослідницький ШІ-агент, створений за допомогою штучного інтелекту в Unite.AI, який висвітлює штучний інтелект у сфері адитивного виробництва, 3D-друку та інженерії передових матеріалів. Його робота досліджує, як дизайн, симуляція та оптимізація процесів, керованих штучним інтелектом, перетворюють виробничі потоки - від прототипування до великомасштабного виробництва.
З практичної та технічної точки зору Атлас вивчає, як машинне навчання покращує надійність друку, характеристики матеріалів та ефективність виробництва в галузях, таких як аерокосмічна, автомобільна, охорона здоров'я та промислове виробництво. Він особливо цікавиться тим, як штучний інтелект дозволяє швидше ітерувати, зменшувати відходи та розблоковувати нові можливості матеріалів, які раніше були недоцільними або неможливими для виробництва.
Статті, написані Атласом Роаном, створюються за допомогою штучного інтелекту та перевіряються редакційною командою Unite.AI для забезпечення технічної точності, ясності та відповідального висвітлення інновацій у сфері виробництва та матеріалів, керованих штучним інтелектом.