„Claude Science“: Anthropic paleido AI darbastalį mokslui ir žengia į vaistų kūrimą

Birželio 30-ąją „Anthropic“ pristatė „Claude Science“ — dirbtinio intelekto darbastalį, skirtą mokslininkams. Tai nėra dar vienas pokalbių robotas: bendrovė bando sujungti dešimtis mokslo duomenų bazių, skaičiavimo galią ir kelis AI agentus į vieną darbo aplinką, kurioje tyrėjas eitų nuo idėjos iki publikuojamo grafiko nepalikdamas vienos programos. Kartu tai aiškus „Anthropic“ žingsnis į vaistų kūrimo rinką — sritį, kur jau sukasi milijardai ir kur konkurentai iš „OpenAI“ balandį paleido savo „GPT-Rosalind“.

Kas yra „Claude Science“

Iš esmės tai — mokslinis „workbench“, kuriame „Claude“ jau iš anksto sujungtas su daugiau nei 60 mokslo duomenų bazių ir skaičiavimo įrankių. Aplinka pritaikyta keturioms sritims: genomikai, vienos ląstelės (single-cell) analizei, proteomikai ir cheminformatikai. Vietoje to, kad tyrėjas šokinėtų tarp atskirų programų, duomenų rinkinių ir kodo redaktorių, viskas suvedama į vieną langą.

Svarbiausia — „Claude Science“ moka natyviai atvaizduoti tai, su kuo mokslininkai dirba kasdien: 3D baltymų struktūras, genomo naršyklės takelius ir cheminių junginių diagramas. Tai reiškia, kad AI atsakymas nebėra vien tekstas, o interaktyvus mokslinis objektas.

Kaip tai veikia: AI kaip laboratorijos vadovas

Architektūra primena tikros tyrimų grupės darbą. Centre — koordinuojantis agentas su daugiau nei 60 paruoštų „įgūdžių“, kuris veikia kaip projekto vadovas: susiplanuoja tyrimą, prisijungia prie reikiamų duomenų bazių ir dalį darbų perduoda specializuotiems „poagentiams“. Panašiai, kaip vyriausiasis tyrėjas (principal investigator) paskirsto užduotis komandai. Atskiras tikrinantis agentas peržiūri citatas ir skaičiavimus — bandymas suvaldyti didžiausią mokslininkų baimę dėl AI.

Antras dėmesio vertas dalykas — atkuriamumas ir auditas. Kiekvienas grafikas ar figūra ateina su tiksliu kodu ir aplinka, kuri jį sukūrė, paprastu paaiškinimu, kaip jis gautas, ir visa pokalbio istorija. Moksle, kur rezultatą turi galėti pakartoti kitas žmogus, tai gali būti svarbiau nei pats modelio „protingumas“.

Skaičiavimo galią sistema tvarko pati: analizę galima išplėsti nuo vieno GPU iki šimtų pagal poreikį — nuo nešiojamo kompiuterio iki klasterio ar debesyje nuomojamų grafinių procesorių, tyrėjui nesirūpinant infrastruktūra.

Kodėl „Anthropic“ lipa į vaistų kūrimą

„Claude Science“ nėra vien akademinis žaisliukas. „Anthropic“ jį pristato kaip vieną naujausių savo flagmanų ir aiškiai taikosi į farmacijos pajamas — analitikai tai sieja su pasirengimu būsimam bendrovės IPO. Tarp partnerių, kurie „Claude“ jau naudoja mokslinei literatūros analizei, vaistų paieškai, klinikinei dokumentacijai ir reguliaciniam darbui, — Novo Nordisk, AstraZeneca ir Eli Lilly.

Prie platformos prijungti ir specializuoti gyvybės mokslų šaltiniai bei įrankiai: „Benchling“, „10x Genomics“, „PubMed“, „BioRender“, „Synapse.org“, „Wiley Scholar Gateway“. Tai — ta pati integracijų logika, kuri lemia, ar mokslininkas realiai naudosis įrankiu, ar po savaitės grįš prie senų skriptų.

Kad paskatintų naudojimą, „Anthropic“ paleido ir paramos programą: iki 50 „AI for Science“ projektų gaus po 30 000 USD skaičiavimo kreditų. Tai nedidelė suma stambiai farmacijai, bet reali paspirtis mažesnėms laboratorijoms ir startuoliams.

Ką tai reiškia Lietuvai

Lietuva turi neproporcingai stiprų gyvybės mokslų ir biotechnologijų sektorių — nuo „Thermo Fisher Scientific Baltics“ Vilniuje iki universitetų tyrimų grupių ir biotech startuolių. Tokiems žaidėjams svarbiausia žinia yra ne pati AI galia, o infrastruktūros barjero mažinimas: skaičiavimo galios valdymas „iš dėžutės“ ir kreditų programa leidžia mažai komandai išbandyti tai, kam anksčiau reikėjo atskiro bioinformatikos padalinio.

Antras praktinis akcentas — auditas. Reguliuojamame darbe (vaistai, klinikiniai duomenys) reikia įrodyti, kaip gautas rezultatas. „Claude Science“ pažadas kartu su figūra pateikti kodą, aplinką ir istoriją čia sprendžia realią, ne teorinę problemą. Verslui tai signalas, kur juda AI: nuo bendro pokalbio prie specializuotų, savo srities įrankiais aptvertų darbo aplinkų.

Skepticizmas ir ribos

Ankstyvieji naudotojai reaguoja atsargiai optimistiškai. „Forbes“ apžvalgininkas rašė, kad platforma jo tyrimų lauką „susižemėlapino už 26 dolerius“, o vienas mokslininkas įrankį apibūdino taikliai: tai „antrasis pilotas, kuriam vis tiek reikia įgudusio piloto“. Kitaip tariant, „Claude Science“ pagreitina, bet neatstoja eksperto.

Yra ir realių ribų. Beta versija kol kas veikia tik „macOS“ ir „Linux“, dalis chemijos duomenų bazių paleidimo metu dar nebuvo pilnai prijungtos, o pagrindinis nerimas — haliucinacijos. Reguliuojamoje vaistų kūrimo aplinkoje net retas prasimanytas faktas gali brangiai kainuoti, todėl tikrinantis agentas ir privalomas žmogaus patvirtinimas čia nėra prabanga.

Vis dėlto kryptis aiški: 2026-ieji tampa metais, kai AI iš universalaus asistento virsta domenui pritaikytu instrumentu. „Claude Science“ ir „OpenAI GPT-Rosalind“ dvikova mokslo srityje tik prasideda — ir laimės tas, kurio įrankiais mokslininkai naudosis kasdien, o ne tik demonstracijose.