人工智慧（AI）正為科學研究與人們對世界的理解帶來全新可能。科學家如今已能深入解析電子、創造新材料，甚至與樹「對話」。生成式AI工具驅動科學發現突飛猛進，開啟對人體細胞與其所依賴生態系統的深層洞察。
科學突破是AI最重要的應用之一。微軟研究院負責人Peter Lee博士表示，相信生成式AI理解人類語言的能力，同樣也能用來解讀自然界的語言，包括分子、晶體、基因組與蛋白質等。
2025上半年，微軟在多個採用同儕審查的學術期刊上發表多篇研究論文，並在醫學、能源、生物學與量子物理等領域推出全新工具與跨領域協作。Peter Lee表示，這些努力的目標是：透過強大、實用且值得信賴的AI，加速科學家探索複雜問題的過程，並將研究成果轉為對現實世界的具體影響。
AI已展現實質影響的五大科學應用場域，同時也可能是下一波重大突破即將誕生的關鍵。
AI正迅速成為醫療領域的重要夥伴，不僅能自動化任務，更協助臨床醫師與研究人員看得更廣、更快理解、更早行動。從病歷紀錄到病理切片，這些多模態模型可分析大量非結構化資料，發掘有助於疾病偵測與個人化治療的關鍵模式。
例如PadChest-GR，是首個收錄4,555張胸部X光影像的資料集，以西班牙語與英語提供精準定位的標註資訊。該資料集由西班牙阿利坎特大學與微軟共同建置，可協助放射科醫師更精確地解讀影像，同時用於訓練AI模型，與科學家一同學習與進步。
另一例是微軟最新推出的AI診斷協同系統MAI-DxO（Microsoft AI Diagnostic Or-chestrator），模擬醫師團隊的推理過程，整合多種資料來源協助判斷。這項研究顯示AI有望以更高準確率、更低成本處理複雜醫療案例。
這是醫療領域一波以科學為本的AI工具浪潮之一，其他還包括一款可大量分析病理切片的GigaPath工具，以及一項在肯亞推動的專案，透過識別高風險社區，協助預防兒童營養不良。
AI助力科學家分析複雜資料與模擬自然界運作機制，以傳統難以達成的速度與規模加快研究進程。
Microsoft Discovery是一款全新平台，採用agentic AI技術建構，具備推理、規劃與在授權下自主執行任務的能力，能如同研究夥伴般參與工作，自動執行提出假設、進行模擬與優化實驗流程等任務。亦能從大量資料中辨識隱含規律與關聯，使科學家得以更高效率地驗證研究假設。在一項早期應用中，Discovery僅用一週左右協助研究人員開發出資料中心冷卻液原型，而此流程原本需耗時數月。
微軟針對密度泛函理論（Density Functional Theory，DFT）推出的新AI模型，正致力於克服材料科學領域長達60年的挑戰，透過快速且精準地模擬電子行為，加速藥物開發、電池技術與綠色肥料等多項應用的研發進程。此外，像是用於解碼蛋白質結構的BioEmu-1，以及支援新材料設計的MatterGen等工具，也為研究人員提供更強大的研究方式，持續推動科研探索與創新。