Anthropic har lanserat Claude Science, en fristående AI-miljö byggd för vetenskaplig forskning. Tjänsten samlar litteratursökning, programmering, vetenskapliga databaser, visualisering och körning av större analyser i samma gränssnitt.
Till skillnad från en vanlig chattbot ska Claude Science kunna planera och genomföra längre arbetsflöden. En forskare kan exempelvis be systemet att söka igenom relevant litteratur, hämta biologiska data, skriva analyskod, köra den och skapa figurer eller utkast till en vetenskaplig text.
Claude Science släpps inledningsvis som en betaversion för användare med Claude Pro, Max, Team eller Enterprise. Programmet finns för macOS och Linux, men någon Windows-version nämns inte i lanseringen.
Claude blir ett lager ovanpå forskarnas verktyg
Vetenskapligt arbete sker sällan i ett enda program. En biolog kan behöva växla mellan forskningsdatabaser, Jupyter Notebook, programmeringsspråket R, lokala filer och terminaler kopplade till universitetets datorkluster.
Claude Science är byggt för att binda samman dessa delar. En övergripande AI-agent tar emot forskarens instruktioner och kan sedan starta mer specialiserade agenter för olika uppgifter. En separat granskningsagent kontrollerar bland annat hänvisningar, uträkningar och om diagram stämmer överens med koden bakom dem.
Systemet levereras med över 60 förberedda funktioner och anslutningar för bland annat genomik, proteinanalys, strukturbiologi, encellsanalys och kemisk informatik. Det kan även arbeta mot etablerade resurser som UniProt, Protein Data Bank, Ensembl, ClinVar och ChEMBL.
Claude Science har dessutom stöd för verktyg och modeller i Nvidias BioNeMo-plattform, däribland system för proteinstruktur och biologisk modellering. Forskningsgrupper kan lägga till egna databaser, modeller och analysflöden som återanvändbara funktioner.
Det gör produkten till något annat än en specialiserad forskningsmodell. Claude Science ska snarare fungera som ett styrande lager ovanpå de verktyg som redan används i laboratoriet.
Resultaten ska gå att spåra tillbaka till koden
En central del av Claude Science är att resultaten ska kunna granskas i efterhand. När systemet skapar en figur sparas inte bara själva bilden, utan även koden, programmiljön, indata och konversationen som ledde fram till resultatet.
Forskaren kan därför gå tillbaka och kontrollera hur ett diagram skapades eller be Claude ändra exempelvis skala, märkning eller visualisering. Systemet uppdaterar då koden bakom figuren i stället för att enbart manipulera den färdiga bilden.
Claude Science kan köras lokalt på forskarens dator eller anslutas till en fjärrserver och ett HPC-kluster via SSH. Anthropic uppger att stora eller känsliga dataset kan ligga kvar på organisationens egen infrastruktur, medan endast den information som krävs för det aktuella analyssteget skickas till Claude.
Den här spårbarheten eliminerar inte risken för felaktiga slutsatser, dålig kod eller påhittade samband. Däremot blir det lättare för forskare att se hur ett resultat har uppstått och upptäcka fel innan materialet används i en studie.
Läkemedelsutveckling blir första stora målmarknaden
Claude Science kan i teorin användas inom många forskningsområden, men lanseringen är tydligt inriktad mot biologi och läkemedelsutveckling.
Under betatestningen har systemet bland annat använts för analys av encellsdata, planering av CRISPR-studier, förutsägelse av proteinstrukturer och sökning efter möjliga läkemedelsmål.
Bioteknikbolaget Manifold Bio använde enligt Anthropic tjänsten för att bedöma och rangordna möjliga mål för vävnadsspecifika läkemedel. Systemet samlade in data om bland annat var proteiner uttrycks, hur de transporteras i cellen och vilka säkerhetsrisker som kan finnas.
En forskargrupp vid UCSF Brain Tumor Center uppges samtidigt ha använt Claude för genetiska analyser kopplade till hjärntumörer. Enligt gruppen kunde vissa analyser genomföras på ungefär en tiondel av den tidigare tiden, varefter resultaten kontrollerades separat av forskarna.
Exemplen kommer från Anthropic och bolagets samarbetspartner. De bör därför ses som tidiga användarfall, inte som ett oberoende bevis på att Claude Science kan ersätta etablerade forskningsmetoder.
Anthropic har också tagit fram BioMysteryBench, ett test med 99 bioinformatiska problem där svaren kan jämföras med kontrollerade facit. Modellen får tillgång till vanliga analysverktyg och databaser och bedöms efter den biologiska slutsatsen, inte efter vilken metod den har valt. Testet visar hur Anthropic försöker mäta praktiskt forskningsarbete, men utvärderar inte hela Claude Science som färdig produkt.
Kampen med DeepMind flyttar in i forskarlabben
Google DeepMind har länge haft den starkaste positionen inom AI för naturvetenskap, framför allt genom AlphaFold. Modellen kan förutsäga proteiners tredimensionella strukturer och har använts för att ta fram strukturer för omkring 200 miljoner kända proteiner.
Demis Hassabis och John Jumper fick tillsammans en del av Nobelpriset i kemi 2024 för arbetet med proteinstrukturförutsägelse.
Claude Science angriper problemet från ett annat håll. AlphaFold är ett specialiserat system för en viss typ av vetenskaplig uppgift. Anthropics produkt försöker i stället koordinera hela arbetsprocessen runt forskningen, från litteratursökning och datahantering till analys och dokumentation.
Konkurrensen mellan bolagen har också blivit mer konkret. I juni meddelade John Jumper att han lämnar Google DeepMind efter närmare nio år för att börja på Anthropic. Någon närmare beskrivning av hans framtida roll har ännu inte offentliggjorts.
Claude Science befinner sig fortfarande i beta och kommer inte att göra laboratorieexperiment eller vetenskaplig granskning överflödig. Produkten visar däremot hur nästa fas av AI-konkurrensen kan se ut.
I stället för att enbart bygga modeller som ger bättre svar försöker Anthropic kontrollera arbetsmiljön där forskningen faktiskt utförs. Lyckas bolaget kan Claude bli verktyget som följer med hela vägen från en forskningsfråga till färdig analys, figur och publikation.
