Работа ученого похожа на цикл: ресерч литературы, выдвижение гипотез, проведение экспериментов, анализ данных, интерпретация и подготовка к публикации. Причем на каждом этапе нужны свои инструменты и навыки — от статистики до кода и вычислений.
🎉 Именно в эту проблему и метит Anthropic, буквально на днях анонсировав Claude Science — полноценную рабочую среду под исследовательские задачи. Главный вопрос: случится ли в науке такой же прорыв, какой Claude Code устроил в разработке?
Отдельную модель под биологию обучать не стали. Вместо этого объединили уже существующие с научными базами данных, средами разработки и вычислительной инфраструктурой. Сделав ставку не на новую биологическую нейросеть, а на среду, в которой исследователь доводит работу от гипотезы до результата.
Любопытно, кому достался ранний доступ, например, Manifold Bio, которая применяет Claude Science для поиска мишеней для новых препаратов, и Novo Nordisk, создателю некогда гремевшего Ozempic.
🔧 Что умеет:
• сопровождает весь исследовательский цикл — от анализа литературы до графиков, готовых для публикации
• особый акцент сделан на воспроизводимости: каждый график сохраняется вместе с кодом, рабочим окружением, понятным описанием и историей изменений, так что вернуться к результату и повторить его можно даже спустя месяцы
• вычислительную часть система берет на себя — самостоятельно разворачивает окружение и масштабирует нагрузку от одного GPU до сотен, в зависимости от задачи
В итоге работу ведет не один ассистент, а команда агентов: одни выполняют исследование, а отдельный агент-рецензент перепроверяет расчеты и ссылки, выступая внутренним контролем.
Занятно, что AI-гиганты всё больше смотрят в биотех, что из этого получится — покажут первые публикации, сделанные с помощью Claude Science
🎉 Именно в эту проблему и метит Anthropic, буквально на днях анонсировав Claude Science — полноценную рабочую среду под исследовательские задачи. Главный вопрос: случится ли в науке такой же прорыв, какой Claude Code устроил в разработке?
Отдельную модель под биологию обучать не стали. Вместо этого объединили уже существующие с научными базами данных, средами разработки и вычислительной инфраструктурой. Сделав ставку не на новую биологическую нейросеть, а на среду, в которой исследователь доводит работу от гипотезы до результата.
Любопытно, кому достался ранний доступ, например, Manifold Bio, которая применяет Claude Science для поиска мишеней для новых препаратов, и Novo Nordisk, создателю некогда гремевшего Ozempic.
🔧 Что умеет:
• сопровождает весь исследовательский цикл — от анализа литературы до графиков, готовых для публикации
• особый акцент сделан на воспроизводимости: каждый график сохраняется вместе с кодом, рабочим окружением, понятным описанием и историей изменений, так что вернуться к результату и повторить его можно даже спустя месяцы
• вычислительную часть система берет на себя — самостоятельно разворачивает окружение и масштабирует нагрузку от одного GPU до сотен, в зависимости от задачи
В итоге работу ведет не один ассистент, а команда агентов: одни выполняют исследование, а отдельный агент-рецензент перепроверяет расчеты и ссылки, выступая внутренним контролем.
Занятно, что AI-гиганты всё больше смотрят в биотех, что из этого получится — покажут первые публикации, сделанные с помощью Claude Science
