A Claude for Life Sciences az Anthropic meglévő Claude modellcsaládjára épül. Ugyanakkor kifejezetten úgy tervezték, hogy integrálódjon a laborokban elterjedten használt kutatási és fejlesztési eszközökkel.
Holisztikus támogatás
Az Anthropic szerint az új rendszer a tudományos munka minden szakaszában segítheti a kutatókat. Ide tartozik minden az irodalmi áttekintésektől és hipotézisalkotástól kezdve az adatelemzésen és a szabályozási dokumentumok előkészítésén át egészen a publikációk megszövegezéséig.
A Claude for Life Sciences az Anthropic belépője az élettudományok területére. A bejelentés előzménye, hogy néhány hónapja a cég leszerződtette Eric Kauderer-Abrams veterán iparági vezetőt a biológiai és élettudományi részleg élére.
“Most léptük át azt a küszöböt, ami egy stratégiai befektetési iránynak számít” – mondta Kauderer-Abrams a CNBC-nek.
Az MI-fejlesztő célja, hogy a világ élettudományi kutatásainak jelentős része a Claude-ra épüljön. Állításuk szerint ez a kódolás területén már megtörtént.
Az elejétől a végéig
Az Anthropic az MI-robbanás egyik központi szereplője. A Claude nevű LLM-et fejlesztő céget 2021-ben az OpenAI korábbi vezetői és kutatói alapították. A társaság négy év alatt 183 milliárd dolláros értékelést ért el.
A legújabb modellt, a Claude Sonnet 4.5-öt a múlt hónap végén mutatták be. Ez a cég szerint jelentősen jobb teljesítményt nyújt az élettudományi feladatokban, például a laboratóriumi protokollok értelmezésében.
Kauderer-Abrams elmondta, hogy a kutatók már eddig is használták az Anthropic modelljeit a tudományos folyamatok egyes részeinek támogatására.
Éppen ezért döntöttek úgy, hogy formálisan is létrehozzák a Claude for Life Sciencest. Az új platform a teljes folyamatot képes lefedni az elejétől a végéig.
Alapvető partnerek
Mindehhez az Anthropic kulcsfontosságú partnerekkel alakított ki integrációkat az élettudományi ökoszisztémában – köztük a Benchling, PubMed, 10x Genomics és Synapse.org platformokkal.
Emellett együttműködnek olyan vállalatokkal is, amelyek segítenek a szervezeteknek az MI bevezetésében. Ebbe a vállalati körbe tartozik a Caylent, a KPMG, a Deloitte, valamint a felhőszolgáltató AWS és Google Cloud is.
Az Anthropic a bejelentés apropóján bemutatta azt is, hogyan használhatja egy kutató a Claude for Life Sciences-t két különböző adagolási stratégiát vizsgáló tanulmány összehasonlítására.
A kutató közvetlenül a Benchling-ből tudott adatokat lekérni, majd összefoglalót és táblázatokat generálni a főbb különbségekről.
A végeredmény egy olyan tanulmányi jelentés volt, amely közvetlenül felhasználható volt a hatósági beadványhoz.
Napok helyett percek
Az Anthropic szerint az ilyen elemzések korábban “napokat” vettek igénybe az adatok ellenőrzése és összegyűjtése miatt – most viszont percek alatt elvégezhetők.
Kauderer-Abrams hangsúlyozta, hogy a vállalat szerint az MI valódi hatékonyságnövekedést hozhat az élettudományokban.
Ugyanakkor nem ringatják magukat abba az illúzióba, hogy a technológia varázsütésre megszünteti a tudományos kutatás fizikai korlátait. Nem lehet például egy hároméves klinikai vizsgálatot egy hónapra rövidíteni.
Ehelyett az Anthropic célja, hogy lépésről lépésre, a legidőigényesebb és legköltségesebb kutatási szakaszokat vizsgálva találja meg, hol hozza az MI a legnagyobb hozzáadott értéket.
