Anthropic представила Claude Science — специализированную платформу искусственного интеллекта для научных исследований, которая объединяет инструменты анализа данных, научные базы, суперкомпьютерные вычисления и специализированных ИИ-агентов в единой рабочей среде. По заявлению компании, новая система должна существенно ускорить проведение исследований в биологии, медицине и смежных областях.
Claude Science представляет собой отдельное приложение, доступное для macOS и Linux, которое позволяет учёным выполнять практически весь цикл исследований — от поиска литературы и анализа данных до подготовки научных статей и визуализаций. Система уже доступна в бета-версии для пользователей подписок Claude Pro, Max, Team и Enterprise.
Одной из главных особенностей платформы стала многоагентная архитектура. Пользователь взаимодействует с универсальным «ИИ-координатором», который может задействовать более 60 специализированных инструментов и агентов для работы с геномикой, анализом одиночных клеток, протеомикой, структурной биологией, хемоинформатикой и другими областями. Дополнительно работает независимый агент-рецензент, проверяющий расчёты, ссылки на публикации и корректность результатов.
Разработчики подчёркивают, что Claude Science не просто генерирует текстовые ответы, а создаёт полностью воспроизводимые научные артефакты. При построении графиков, визуализаций белков или геномных данных система сохраняет исходный код, вычислительную среду, историю запросов и текстовое описание всех выполненных операций. Это позволяет другим исследователям проверять и воспроизводить результаты спустя даже длительное время после проведения анализа.
Платформа способна работать с внешними вычислительными ресурсами, включая высокопроизводительные вычислительные кластеры (HPC), серверы исследовательских лабораторий и облачные платформы. По данным Anthropic, Claude Science может автоматически формировать вычислительные задачи, запускать их на кластерах и масштабировать вычисления от одной видеокарты до сотен графических ускорителей при необходимости.
Для работы с научными данными система получила интеграцию с большим числом специализированных биологических ресурсов, включая UniProt, PDB, Ensembl, Reactome, ClinVar, ChEMBL и GEO. Кроме того, Claude Science использует инструменты платформы NVIDIA BioNeMo, что обеспечивает доступ к современным биологическим моделям искусственного интеллекта, включая Evo 2, Boltz-2 и OpenFold3 для анализа белков и генетических данных.
По данным Anthropic, исследователи уже использовали Claude Science для анализа данных секвенирования отдельных клеток, проектирования экспериментов CRISPR, прогнозирования структуры белков и задач вычислительной химии. Компания Manifold Bio, разрабатывающая таргетные лекарственные препараты, сообщила, что применяла систему для отбора перспективных биологических мишеней, анализируя экспрессию белков, механизмы транспорта и безопасность потенциальных терапий.
Нейробиолог Жером Лекок (Jerome Lecoq) из Института Аллена создал на базе Claude Science систему из двадцати специализированных агентов для подготовки научных обзоров. По его словам, если раньше создание масштабного обзора литературы занимало до двух лет, то теперь команда смогла подготовить около десяти работ объёмом более ста страниц каждая с автоматической проверкой цитирования и фактических данных.
Ещё один пример использования привёл эпидемиолог Стивен Фрэнсис (Stephen Francis) из Центра опухолей мозга Калифорнийского университета в Сан-Франциско. По его оценке, применение Claude Science позволило сократить время анализа генетических факторов развития глиом примерно в десять раз по сравнению с традиционными методами, при этом результаты были независимо проверены исследовательской группой.
Одновременно с запуском платформы Anthropic объявила о программе поддержки научных проектов: компания предоставит до $30 тысяч в виде вычислительных кредитов для 50 исследовательских групп, а партнёр проекта — компания Modal — дополнительно выделит отдельным участникам до $2 тысяч вычислительных ресурсов.
Подобные платформы действительно смогут ускорять научные исследования в несколько раз и могут стать одним из наиболее значимых практических применений больших языковых моделей за пределами потребительского рынка.
Комментарии