Компания Anthropic представила Claude Science — цифровую ИИ-лабораторию, разработанную для вычислительных научных исследований. Платформа подключается более чем к 60 научным базам данных и использует мультиагентную архитектуру, в которой главный ассистент выступает в роли проджект-менеджера, создавая субагентов под конкретные задачи и отдельного «фактчекера» для проверки цитат и расчетов.
Важное уточнение: инструмент не является отдельной специализированной нейросетью, а работает на базе уже существующих моделей Claude.
Назначение и архитектура
Платформа поддерживает воспроизводимость исследований, упаковывая сгенерированные графики и иллюстрации вместе с кодом и программным окружением, в котором они были созданы. Claude Science доступна в бета-версии для всех пользователей с подписками Pro, Max, Team и Enterprise.
Это не первая попытка Anthropic использовать ИИ в науке. Новая рабочая среда базируется на запущенном компанией в октябре 2025 года проекте Claude for Life Sciences, который, по сути, расширял возможности стандартного чат-бота Claude, делая его более эффективным в решении задач из естественнонаучной сферы (биологии, медицины, генетики).
В отличие от предыдущего релиза, Claude Science позиционируется как автономный продукт. Решение Anthropic поставить новый инструмент на один уровень с Claude Code и Claude Cowork может свидетельствовать о том, что компания серьезно нацелена на расширение границ применения ИИ в науке (или, по крайней мере, хочет сформировать определенную репутацию в академической среде).
Хотите выиграть призы и бонусы на аренду серверов?
Приглашаем решить ИТ-кроссворд! Более 100 вопросов на разные темы из мира ИИ и машинного обучения — ежедневно с 6 по 9 июля.
Принцип работы
Один главный ИИ-ассистент выступает в роли своего рода проджект-менеджера для ученых. Он подключается к более чем 60 научным базам данных и предоставляет готовые наборы инструментов для конкретных областей, таких как геномика, структура белков и химия. Затем этот помощник может создавать «подчиненных» для распределения работы или передавать работу специальному «эксперту», созданному пользователем для собственных исследований.
Наконец, отдельный ИИ-фактчекер дважды проверяет цитаты и расчеты, прежде чем что-либо поступит в публикацию. Этой стадии придается особая важность, поскольку сейчас повсеместное использовании ИИ при написании текстов приводит к тому, что в статьи попадают вымышленные цитаты и сфабрикованные статистические данные. Однако, даже учитывая повышенное внимание к проверке фактов в данном продукте, следует помнить, что эту проверку все равно осуществляет та же самая базовая модель, а не какой-то независимый источник достоверной информации.
Как заявляет Anthropic, в Claude Science предусмотрены и другие механизмы обеспечения воспроизводимости исследований. Например, рабочая среда может генерировать такие графические материалы, как трехмерные структуры белков и химические формулы, одновременно с кодом, на основе которого они были созданы. По информации компании, каждая иллюстрация содержит исходный код и конфигурацию программного окружения, в котором она была получена, текстовое описание процесса ее создания на простом языке, а также полную историю переписки.
Процесс призван экономить время исследователей: они могут редактировать графики с помощью текстовых запросов на естественном языке, используя ИИ-агента для корректировки исходного кода. Главный плюс для ученых — платформу можно запустить на серверах самой лаборатории. Это избавляет от необходимости отправлять конфиденциальные данны на удаленные серверы Anthropic.
Сравнение с конкурентами
Запуск Claude Science произошел через пару месяцев после того, как OpenAI подошла к той же проблеме с другой стороны. В апреле OpenAI выпустила GPT-Rosalind — специализированную модель для поддержки исследований в области биологии, разработки лекарств и трансляционной медицины. Разница между этими двумя инструментами заключается не только в том, для каких целей, предметных областей и с каким функционалом они позиционируются, но и в том, кто и как быстро может получить доступ к каждой из платформ.
Rosalind была запущена в качестве предварительной версии, доступ к которой ограничен квалифицированными корпоративными клиентами в США и сопровождается проверкой достоверности и безопасности. Ранний доступ получили такие партнеры, как Amgen, Moderna, Allen Institute, Thermo Fisher Scientific и другие.
Есть также и Google DeepMind, которая играет совсем по другим правилам, фактически владея фундаментальными научными моделями, такими как AlphaFold и AlphaGenome, к которым две другие компании могут обращаться лишь как к инструментам. Ее платформа Gemini for Science объединяет эти модели и более 30 баз данных в области биологических наук в единый набор инструментов.
В результате три совершенно разные стратегии распространения теперь соревнуются за один и тот же рынок научных исследований: Anthropic делает ставку на широкий охват с помощью доступа по подписке, OpenAI — на узкую специализацию и доступ только для предприятий, а Google опирается на собственные, запатентованные модели, которых нет ни у кого другого. То, как эта ситуация будет развиваться, может задать вектор будущей конкуренции ИИ-поставщиков в других специализированных отраслях, таких как право, финансы и инженерия.
Автор: EkaterinaKoposova
