Anthropic Claude Science: Ставка на робочі процеси, а не нову модель, щоб завоювати вчених

Ключові деталі:

• Новий інструмент для науковців: Anthropic представила “Claude Science”, платформу, що об’єднує наукові бази даних, обчислювальні інструменти та ШІ-асистентів в єдиному середовищі для досліджень.
• Інтеграція та автоматизація: Система використовує основного ШІ-асистента як керівника проєкту, який взаємодіє з понад 60 науковими базами даних та може делегувати завдання допоміжним або спеціалізованим ШІ.
• Підвищення відтворюваності: Claude Science впроваджує механізми для забезпечення відтворюваності результатів, включно з автоматичною перевіркою цитат та можливістю редагувати візуалізації через природну мову.

У вівторок компанія Anthropic представила Claude Science — інтегроване середовище для наукових обчислень, яке покликане звільнити дослідників від необхідності перемикатися між різноманітними базами даних, конвеєрами та інструментами.

Важливо зазначити, що Claude Science — це не новий ШІ-модель і не вдосконалена версія для біології. Платформа використовує ті ж моделі Claude, що вже доступні сьогодні (включно з Claude Opus 4.8), без жодних обмежень чи спеціального доступу.

Ця розробка базується на минулорічному запуску Claude for Life Sciences, який адаптував чат-бот Claude для завдань у сфері наук про життя. Claude Science ж є виділеним простором для виконання цих завдань.

Запуск, анонсований під час брифінгу “AI for Science”, є частиною стратегії Anthropic вийти за рамки простого постачальника моделей. Компанія прагне стати ключовим операційним шаром для специфічних індустрій, подібно до того, як Claude Code став таким шаром для розробки програмного забезпечення. Anthropic робить ставку на вертикальні продукти, що охоплюють весь робочий процес, а не лише на потужність самих моделей, що може вплинути на конкуренцію та ціноутворення.

Принцип роботи Claude Science полягає в наступному: основний ШІ-асистент функціонує як менеджер проєкту для науковців. Він підключається до понад 60 наукових баз даних та пропонує готові інструментарії для конкретних галузей, таких як геноміка, структура білків та хімія. Цей асистент може створювати допоміжні ШІ для розподілу роботи, наче керівник проєкту доручає завдання спеціалістам, або передавати завдання користувацьким “експертним” асистентам, розробленим для конкретних досліджень. Окремий ШІ-фактчекер перевіряє цитати та розрахунки перед публікацією.

Етап перевірки фактів є критично важливим, оскільки зростання обсягів контенту, створеного за допомогою ШІ, призводить до появи вигаданих цитат та неперевірених даних у наукових публікаціях. Однак варто пам’ятати, що це все ще та сама базова модель, яка перевіряє себе, а не незалежне джерело істини.

Claude Science пропонує й інші способи забезпечення відтворюваності. Наприклад, платформа може генерувати зображення, такі як 3D-структури білків або хімічні діаграми, разом із кодом, який їх створив. Кожне зображення супроводжується “точним кодом та середовищем, що його згенерували, описом зрозумілою мовою про процес створення та повною історією повідомлень”, згідно з даними компанії. Цей процес також економить час науковців, дозволяючи редагувати візуалізації за допомогою природної мови, спонукаючи асистента вносити зміни до власного коду.

Додатковою перевагою Claude Science є можливість запуску на власній інфраструктурі лабораторії, що виключає передачу даних на сервери Anthropic.

Ранні користувачі вже демонструють ефективність інструменту. Нейробіолог із Allen Institute, Жером Лекок, використав Claude Science для створення мультиагентного конвеєра для обчислювального аналізу. Група Стівена Френсіса в UCSF Brain Tumor Center завдяки Claude Science значно прискорила всебічний аналіз зародкових клітин гліоми, скоротивши час до мінімуму, а результати були незалежно верифіковані.

Випуск Claude Science відбувся через кілька місяців після того, як OpenAI запропонувала схоже рішення з іншого боку, випустивши у квітні GPT-Rosalind — спеціалізовану модель, оптимізовану для біологічних міркувань.

Відмінність між цими підходами полягає не лише в необхідності спеціалізованої моделі, але й у доступі та швидкості впровадження. Rosalind стартувала як дослідницька версія, обмежена кваліфікованими корпоративними клієнтами в США, яка потребувала процесу кваліфікації та перевірки безпеки. Ранній доступ отримали партнери, такі як Amgen, Allen Institute, Moderna, Thermo Fisher та Novo Nordisk.

Google DeepMind, зі свого боку, діє інакше. DeepMind володіє фундаментальними науковими моделями, як-от AlphaFold та AlphaGenome, які інші компанії можуть використовувати лише як інструменти. Їхня платформа Gemini for Science об’єднує ці моделі разом із понад 30 базами даних наук про життя в єдиний набір інструментів.

Результатом є конкуренція трьох різних стратегій дистрибуції на одному ринку наукових досліджень: Anthropic пропонує широкий доступ через підписку, OpenAI обмежує доступ корпоративним клієнтам, а Google спирається на власні пропрієтарні моделі. Розвиток подій у цій сфері може стати раннім показником того, як постачальники ШІ конкуруватимуть в інших спеціалізованих галузях, таких як юриспруденція, фінанси та інженерія.

Claude Science доступний у бета-версії для всіх передплатників Pro, Max, Team та Enterprise. Anthropic також назвала Novo Nordisk та Allen Institute як клієнтські кейси, що свідчить про активну роботу фармацевтичних організацій з різними постачальниками ШІ.

Anthropic також підтримає до 50 проєктів Claude Science, надавши кредити на суму до 30 000 доларів США: “Ми шукаємо постдокторські та аспірантські проєкти, що охоплюють різні галузі та досліджують межі науки, з початковим фокусом на сферах біомедичних досліджень. Прийом заявок триває до 15 липня 2026 року, а повідомлення про результати будуть надіслані до 31 липня. Проєкти триватимуть з 1 вересня по 1 грудня 2026 року.”

За даними порталу: techcrunch.com