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。以下內文分享，將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。
一、醫療健康：促進醫療照護與科研進展
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 Orchestrator），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。
二、科學發現：加速取得科學洞察
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。