在这种新范式中，新兴技术能力为更深入的科学理解打开了大门，这反过来又为进一步丰富技术带来了新的机遇。这种良性的科学技术飞轮具有巨大的潜力，可以转化为我们日常生活的切实改善，从更有效的药物到更智能的设备和更清洁的能源解决方案。促进跨领域的科学发现
人工智能正在大幅缩短研究和实验周期，使曾经需要几十年才能实现的发现在短短几年内成为可能。
在化学和生物学领域，人工智能驱动的算法正在改变我们应对复杂挑战的方式，例如预测分子结构和相互作用。一个值得注意的例子是DeepMind的AlphaFold，它通过以前所未有的准确性预测蛋白质结构，彻底改变了蛋白质折叠。在同样的领域，考虑个性化医疗和疾病控制领域，人工智能驱动的平台正在以过去所需时间的一小部分识别潜在的治疗方法。一个典型的例子是人工智能与CRISPR基因编辑技术的整合。
人工智能模型有助于预测CRISPR的潜在脱靶效应，使基因编辑更安全、更精确。这加速了新疗法的发展，突破了基因改造和个性化治疗的可能界限。另一个从加速的技术驱动创新中受益匪浅的领域是材料科学。该领域正在通过整合先进技术进行转型。得益于创新的研究和技术，从可持续替代品到更强合金的新材料正在以前所未有的速度发展。对于从航空航天到可再生能源的各个行业来说，其影响是巨大的：
更快的创新周期、更低的研发成本以及在开发满足未来市场需求的材料方面的竞争优势。虽然人工智能是技术推动的科学创新新势头的催化剂，但机器学习和量子计算等其他技术也在加速这一趋势。量子计算的使用仍然处于起步阶段，但像D-Wave这样的公司很早就在量子退火等领域进行投资，量子退火可以比经典计算机更快地解决复杂的分子比较问题，或者基于门的量子来模拟分子结构和化学反应。
面向所有人的研发
人工智能的民主化效应——通过消除许多传统的成本和获取障碍，扩大了对多种专业知识和工具的获取——也延伸到了整个研发过程本身。通过快速的数据分析、自动化实验和降低成本，人工智能现在使各种规模的组织能够进行更复杂的研究。人工智能代理作为不知疲倦的研究助手，可以分析数据、生成假设，甚至自主设计实验，很快就会补充人类的工作。这些人工智能驱动的工具不会取代人类的创造力；
相反，他们将放大它，使研究人员能够以以前为资金充足的机构保留的速度和规模探索想法。此外，人工智能正在推动开放数据倡议和协作平台，使全球研究人员能够更容易地在彼此的工作基础上进行构建。Cognizant为支持联合国可持续发展目标而对“韧性项目”所做的贡献展示了人工智能如何促进全球合作应对从气候变化到教育和流行病防范等紧迫挑战。
邀请领导
人工智能和其他技术给科学创新带来的加速不仅仅是一个需要跟上的挑战，也是一个重新定义行业界限和改变日常生活的机会。领导者必须积极探索和评估如何将技术驱动的研发纳入其业务战略，并建立实验文化。研发文化：为了充分利用良性循环，研发职能必须不断发展。这意味着不仅要整合新技术，还要培养一种实验和敏捷的文化，在这种文化中，创新是持续的，由科学发现和技术能力驱动。投资策略：
将技术驱动的研发视为具有指数回报潜力的战略投资。及早投资人工智能、量子计算和其他先进技术可以使公司处于行业的前沿。人才组合：随着科学技术之间的界限不断模糊，对跨学科人才的需求也在增长。公司应该寻求建立将传统科学领域的专业知识与人工智能、数据科学和计算建模技能相结合的团队。通过拥抱这种动态的相互作用，领导者有机会推动变革；
不仅在他们的行业内，而且在解决世界上一些最紧迫的挑战方面——将复杂的问题转化为有利于企业、人民和地球的突破。当我们驾驭这一不断变化的格局时，问题不在于是否参与这一循环，而在于我们选择如何大胆地参与其中。Ravi Kumar S.是Cognizant的首席执行官，Simone Rodriguez是Cognizan首席执行官的副幕僚长