微软、苏黎世联邦理工学院和西北太平洋国家实验室研究人员共同合作，发展新的AutoRXN自动化工作流程，加速量子化学和材料科学研发，该研究团队优化模拟程序代码，将其搬上云计算结合量子运算，将模拟催化化学反应加速30倍，同时降低10倍成本。
研究人员提到，预测化学合成和催化的过程，是化学领域的重要工作，也是目前急需解决的挑战之一。化学反应发生在非常复杂的化学空间其中，只靠实验室做实验，几乎无法确定化学反应的机制，而计算机模拟提供了一条替代途径，能够使科学家更了解反应机制。
不过过去科学家在计算机模拟中，也只能考虑一些关键的反应途径，毕竟反应建模需要一些直觉和手动试错，要全面深入考虑反应，纳入所有可能的面向，建模系统的准确模拟将变得棘手，而微软Azure量子团队便尝试使用可扩展量子运算服务，以量子运算从原子层级解释物质的性质和行为。
而微软新开发的AutoRXN自动化工作流程，将能够将让科学家在云计算中，使用高性能计算模拟并探索化学反应。借由AutoRXN，科学家可以将探索的化学反应途径，从一次数十个配置扩展到数千个，而AutoRXN调度的主要核心，来自苏黎世联邦理工学院的化学网络探索软件Chemoton，微软通过现代化该软件，结合当今云计算技术，使其成为云计算原生服务，工作流程中所使用的组件，皆具备自动化、稳定，且极简操作员的干预。
这项合作成果已经被应用到学术研究中，研究氢化催化剂的机制，微软提到，AutoRXN工作流程执行大量相对便宜的量子化学计算，并自动改进来自昂贵计算的结果，还能自动收集和评估资料。使得科学家能够以过去无法达到的速度，调度高准确的计算化学运算，完成高通量任务。
AutoRXN自动化工作流程开辟了一条建模和理解化学反应的新途径，从中发现和研究许多副反应，使科学家能够了解催化剂的真实性能。通过使用AutoRXN，科学家已经确定了500多个反应和2,000多个基本步骤，揭开铁复合物催化不对称氢化反应的全貌，而该研究已经远远超出当今传统手动反应建模的范围，捕捉到许多过去无法注意到的副反应和催化剂降解。