Az Anthropic MI-cég kedden elindította a „Claude for Life Sciences”-t, egy új platformot a tudományos kutatás felgyorsítására.
A szolgáltatás az Anthropic legújabb mesterségesintelligencia-modelljét közvetlenül a gyógyszer-és biotechnológiai cégek napi szoftverébe ágyazza. Az olyan laboratóriumi eszközökhöz való csatlakozással, mint a Benchling és a PubMed, Claude segítheti a kutatókat a teljes felfedezési folyamatban.
Ez magában foglalja a tanulmányok áttekintését, az adatok elemzését és a szabályozási dokumentumok elkészítését. A bevezetés az Anthropic első jelentős lépése az élettudományok területén. Közvetlen versenybe állítja a vállalatot más technológiai óriásokkal, amelyek versenyeznek, hogy mesterséges intelligenciát építsenek a tudomány számára.
A laborba ágyazott mesterségesintelligencia-kutató partner
-on
Ezek az integrációk arra szolgálnak, hogy a mesterséges intelligencia asszisztenst a meglévő digitális ökoszisztémán belül helyezzék el, és zökkenőmentesen használják a kutatólaboratóriumot. kontextusfüggő.
A legfontosabb csatlakozók közé tartozik a Benchling, egy széles körben használt felhőplatform, amely digitális laboratóriumi jegyzetfüzetként és kutatás-fejlesztési adatközpontként működik, lehetővé téve Claude számára az elsődleges kísérleti adatok közvetlen lekérdezését.
Egy másik integráció a 10x Genomics, vezető szerepet tölt be az egysejtű és térbeli elemzésben, lehetővé téve Claude számára, hogy segítséget nyújtson a legkorszerűbb genomikai adatok munkafolyamataihoz.
A platform csatlakozik a PubMed az átfogó irodalomkereséshez, BioRender az ellenőrzött tudományos adatok és ikonok hatalmas könyvtárához, valamint Synapse.org, egy kollaboratív adatkezelési platform.
Ez egy olyan központosított központot hoz létre, ahol Claude információkat szintetizálhat a belső K+F adatokból, a nyilvános kutatási korpuszból és speciális vizualizációs eszközökből.
[beágyazott tartalom]
Ahelyett, hogy az adatokat külön mesterséges intelligenciaba exportálnák, a tudósok mostantól összetett feladatokat hajthatnak végre egyetlen felületről.
Ezt az ökoszisztéma-központú megközelítést a partnerek is visszhangozták.”A kutatás-fejlesztésben a mesterséges intelligencia egy ökoszisztémán keresztül működik. Az Anthropic a legjobb technológiákat hozza, miközben előtérbe helyezi a hozzáférést, az irányítást és az interoperabilitást”-mondta Benchling közleményében.
Az integráció révén Claude általános célú mesterséges intelligencia lett egy speciális kutatási partnerré, aki képes megérteni a folyamatban lévő kísérletek és a szervezeti tudás kontextusát és a Speciális modelleket.
S A platform hajtóereje a Claude Sonnet 4.5, az Anthropic legújabb határmodellje, amely a vállalat szerint a tudományos jártasság új szintjét érte el. Az Anthropic jelentése szerint a modell 0,83-as pontszámot ért el a Protocol QA benchmarkon, ami állítólagos összetett laboratóriumi teszt. meghaladja az emberi alapvonalat 0,79. Bár a benchmark teljes módszertanát nem részletezték, az állítás kiemeli, hogy az Anthropic a tartományspecifikus pontosságra összpontosít. A modell fejlesztésein túl a bevezetés bevezeti az „ügynöki készségeket”, amelyek előre csomagolt munkafolyamatok, amelyeket Claude tud speciális feladatok végrehajtása. Az első elérhető készség, a single-cell-rna-qc, automatizálja az egysejtű RNS-szekvenálási adatok minőség-ellenőrzési és szűrési folyamatát. Ez azért fontos, mert a modern bioinformatika közös szűk keresztmetszetét célozza meg, lehetővé téve a kutatók számára, hogy tehermentesítsék a rutinszerű, de kritikus adatfeldolgozást. A korai alkalmazók drámai hatékonyságnövekedésről számolnak be. Egy nyilatkozat szerint a Sanofi naponta használja a Claude-ot az egész vállalaton belül. A partner sajtóorgánumok által idézett feltűnőbb állításban a Novo Nordisk a platformot arra használta, hogy a klinikai dokumentációs folyamatot több mint tíz hétről tíz percre csökkentse. „Az Anthropiccal és Claude-al végzett munkánk új mércét állított fel – mi vagyunk a betegek, akik nem csak az automatizálási feladatokat fedezik fel. – mondta a Novo Nordisk. Az indulás jelzi az Anthropic hivatalos belépését a rendkívül versenyképes „AI a tudományért” arénába, amely stratégiai prioritás minden nagy technológiai vállalat számára. A vállalat célja, hogy a mesterséges intelligencia kutatásának alapját képezze. „Azt akarjuk, hogy a világ élettudományi munkáinak jelentős százaléka Claude-on működjön, ugyanúgy, ahogy ez manapság a kódolásnál történik” – mondta Eric Kauderer-Abrams, az Anthropic biológia és élettudományok részlegének vezetője. Ez a vízió szembeállítja az Anthropicot a riválisokkal, akik különböző, bár éppolyan ambiciózus közelmúltbeli áttörési stratégiákat követnek a Google, ahol annak A C2S-skálájú mesterségesintelligencia-modell egy új rákterápiás utat fedezett fel, amelyet később laboratóriumi kísérletekben is validáltak. A Google megközelítése, amely nyílt forráskódú modellt adott, a mesterséges intelligenciát „generatív felfedező” motorként pozicionálja, amely képes eredeti, tesztelhető hipotézisek felállítására. Ezzel szemben a Microsoft a Harvard Copilothittel kapcsolatos partnereivel a MI megbízhatóságának növelésére összpontosított. orvosi kérdésekre, a piacot az információ-visszakeresés és a megbízhatóság oldaláról kezelve. Az Anthropic stratégiája egy harmadik utat választ ki, amely a munkafolyamatok automatizálására és a kutatás bővítésére összpontosít. A Claude-ot a tudósok által már használt eszközökbe ágyazva a vállalat arra fogad, hogy a meglévő folyamatok legközvetlenebb értéke abban rejlik, hogy felgyorsítja a kutatást és a nap hatékonyabbá tételét. Az ígéretes technológia ellenére a Claude for Life Sciences olyan területre lép, ahol a valós örökbefogadás jelentős akadályokba ütközik. Amint Winbuzzer korábban beszámolt, az út a sikeres klinikai benchmarktól a széleskörű jogi kihívásokig és szabályozásokig vezet. munkafolyamat integráció. Ez nem új probléma. Például a mammográfiák korai számítógépes diagnosztikai (CAD) rendszerei, amelyeket a 2000-es években széles körben alkalmaztak, végül nem javították az eredményeket, részben az „automatizálási elfogultság” miatt, ahol a klinikusok túl sokat halasztottak a gépre. A mai mesterséges intelligencia hasonló szabályozási és jogi akadályokkal néz szembe. Az FDA sokkal magasabb jóváhagyási szabványt tart fenn a teljesen autonóm mesterséges intelligencia számára, mint az embert a hurokban tartó segítő eszközökhöz képest, hogy megakadályozza, hogy egyetlen szoftverhiba széles körű károkat okozzon. Továbbá a visszaélések biztosítói egyre gyakrabban írnak bele „Abszolút mesterségesintelligencia-kizárás” záradékot a szabályzatokba, és az engedéllyel rendelkező orvost tartják felelősnek minden diagnózisért. A mesterséges intelligenciamodellek képzéséhez szükséges tömeges egészségügyi adatkészletek továbbra is mélyreható adatvédelmi aggályokat vetnek fel, ez az akadály minden vállalatnak meg kell küzdenie a közvélemény és az intézményi bizalom elnyeréséhez. Az Anthropic vezetése elismeri ezeket a bonyolultságokat, hangsúlyozva a gondos végrehajtás szükségességét. „Azért vagyunk itt, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy ez az átalakulás megtörténik, és felelősségteljesen történjen” – tette hozzá Kauderer-Abrams. A kutatók bővítésére összpontosítva a preklinikai szakaszokban – a dokumentáció automatizálásával, az irodalom összefoglalásával és a kísérleti adatok elemzésével – az Anthropic elkerülheti a legközvetlenebb betegszabályozáshoz kapcsolódó diagnosztikai platformok némelyikét. keresztül már elérhető Claude.com és az AWS Marketplace, ahol a Google Cloud Marketplace hamarosan elérhető lesz. A sikere végső soron azon múlik, hogy a mélyreható munkafolyamat-integráció képes-e kézzelfogható, megbízható eredményeket elérni a tudományos K+F összetett és óvatos világában.Új front az „AI a tudományért” versenyben
Navigálás a valós világban történő örökbefogadás akadályai között
