Compania de inteligență artificială Anthropic a lansat marți „Claude for Life Sciences”, o nouă platformă pentru a accelera cercetarea științifică.
Serviciul încorporează cel mai recent model de inteligență artificială Anthropic direct în software-ul zilnic al firmelor farmaceutice și biotehnologice. Conectându-se la instrumente de laborator precum Benchling și PubMed, Claude poate ajuta cercetătorii cu întregul proces de descoperire.
Aceasta include revizuirea studiilor, analiza datelor și elaborarea documentelor de reglementare. Lansarea este primul impuls major al Anthropic în domeniul științelor vieții. Plasează compania în concurență directă cu alți giganți ai tehnologiei care se întrec pentru a construi AI pentru știință.
Un partener de cercetare AI încorporat în strategia de bază a laboratorului
Anthropic se concentrează pe integrarea profundă a fluxului de lucru, mai degrabă decât pe un instrument independent. Noua ofertă introduce „conectori” care leagă Claude direct la o suită de platforme științifice esențiale.
Aceste integrări sunt concepute pentru a plasa asistentul AI în ecosistemul digital existent al unui laborator de cercetare, făcându-i folosirea fără probleme. contextual.
Conectorii cheie includ Benchling, o platformă cloud utilizată pe scară largă care acționează ca un notebook digital de laborator și un centru de date de cercetare și dezvoltare, permițându-i lui Claude să interogheze direct datele experimentale primare.
O altă integrare este cu 10x Genomics, un lider în analiza unicelulară și spațială, permițându-i lui Claude să asiste la fluxuri de lucru de ultimă oră de date genomice.
Platforma se conectează și la PubMed pentru căutări cuprinzătoare de literatură, BioRender pentru accesarea unei biblioteci vaste de figuri și pictograme științifice verificate și Synapse.org, o platformă colaborativă de gestionare a datelor.
Acest lucru creează un hub centralizat în care Claude poate sintetiza informații din datele interne de cercetare și dezvoltare, corpus public de cercetare și instrumente specializate de vizualizare.
[conținut încorporat]
În loc să exporte date într-o IA separată, acum o singură interfață poate efectua sarcini complexe.
Această abordare axată pe ecosistem a fost reluată de parteneri. „AI în cercetare și dezvoltare funcționează printr-un ecosistem. Anthropic aduce cele mai bune tehnologii în timp ce acordă prioritate accesului, guvernării și interoperabilității”, a spus Benchling într-o declarație.
Integrarea îl transformă pe Claude dintr-un IA cu scop general într-un partener de cercetare specializat, capabil să înțeleagă contextul experimentelor în desfășurare și al cunoștințelor organizaționale.
Modele speciale și „agente” specializate. Skills
Protectorul platformei este Claude Sonnet 4.5, cel mai recent model de frontieră al Anthropic, care, conform companiei, a atins un nou nivel de competență științifică.
Anthropic raportează că modelul a obținut un punctaj de 0,83 la standardul Protocol QA, un test al capacității sale de a depăși un presupus complex de laborator, de a depăși o procedură multiplă umană. linia de bază a 0.79.
Deși metodologia completă a benchmark-ului nu a fost detaliată, afirmația subliniază concentrarea Anthropic pe acuratețea specifică domeniului.
Dincolo de îmbunătățirile modelului, lansarea introduce „Abilități de agent”, care sunt fluxuri de lucru pre-ambalate pe care Claude le poate execută pentru sarcini specializate.
Prima abilitate disponibilă, single-cell-rna-qc, automatizează controlul calității și procesul de filtrare pentru datele de secvențiere a ARN-ului unicelular. Acest lucru este semnificativ, deoarece vizează un blocaj comun în bioinformatica modernă, permițând cercetătorilor să descarce procesarea de rutină, dar critică a datelor.
Primii adoptatori raportează câștiguri dramatice de eficiență. Potrivit unei declarații, Sanofi îl folosește zilnic pe Claude în întreaga companie.
Într-o afirmație mai frapantă citată de instituțiile de presă partenere, Novo Nordisk a folosit platforma pentru a reduce un proces de documentare clinică de la peste zece săptămâni la doar zece minute.
„Lucrarea noastră cu Anthropic și Claude a stabilit un nou standard-nu suntem doar să descoperim cum să transformăm pacienții în sarcinile care au nevoie de medicamente, de la ei au nevoie de automatizare. A declarat Novo Nordisk.
Un nou front în cursa „AI for Science”
Lansarea marchează intrarea oficială a Anthropic în arena extrem de competitivă „AI for Science”, o prioritate strategică pentru toate marile companii tehnologice.
Ambiția companiei este de a-și face cercetarea AI la baza cercetării biologice. „Vrem ca un procent semnificativ din întreaga lume în domeniul științelor vieții să se desfășoare pe Claude, în același mod în care se întâmplă astazi cu codificarea”, a spus Eric Kauderer-Abrams, șeful departamentului de biologie și științe ale vieții Anthropic.
Această viziune îl confruntă pe Anthropic cu rivalii care urmăresc strategii diferite, deși la fel de ambițioase, în care mișcarea recentă urmărește strategiile Google. Modelul AI la scară C2S a descoperit o nouă cale de terapie a cancerului, care a fost validată ulterior în experimente de laborator.
Abordarea Google, care și-a oferit modelul cu sursă deschisă, poziționează AI ca un motor de „descoperire generativă” capabil să formeze ipoteze originale, testabile.
În contrast, Microsoft s-a concentrat pe construirea credibilității AI pentru școala medicală de la Harvard, oferindu-i partenerului său de încredere un AI de încredere. răspunsuri la întrebări medicale, abordând piața dintr-un unghi de regăsire a informațiilor și fiabilitate.
Strategia Anthropic creează o a treia cale axată pe automatizarea fluxului de lucru și creșterea cercetării.
Prin integrarea lui Claude în instrumentele pe care oamenii de știință le folosesc deja, compania pariază că cea mai imediată valoare constă în accelerarea procesului de cercetare și accelerarea procesului de zi cu zi. eficient.
Navigarea obstacolelor adoptării în lumea reală
În ciuda tehnologiei promițătoare, Claude for Life Sciences intră într-un domeniu în care adopția în lumea reală se confruntă cu obstacole semnificative.
Așa cum a raportat anterior Winbuzzer, calea de la un etalon de succes la o utilizare clinică amplă, cu provocări legale, este o reglementare larg răspândită. răspunderea și integrarea fluxului de lucru.
Aceasta nu este o problemă nouă. De exemplu, sistemele de diagnosticare asistată de computer (CAD) timpurii pentru mamografii, adoptate pe scară largă în anii 2000, nu au reușit în cele din urmă să îmbunătățească rezultatele, parțial din cauza „prejudecății de automatizare”, în care clinicienii au amânat prea mult aparatul.
AI de astăzi se confruntă cu un zid similar de bariere legale și de reglementare. FDA menține un standard de aprobare mult mai ridicat pentru IA complet autonomă în comparație cu instrumentele de asistență care țin un om la curent, cu scopul de a preveni un singur defect al software-ului să cauzeze un prejudiciu larg răspândit.
În plus, asigurătorii de malpraxis scriu din ce în ce mai mult clauze „Excluderea absolută a AI” în polițele, menținând orice medic cu licență legală pentru a menține un diagnostic responsabil
.
Utilizarea sănătății masive seturile de date pentru antrenarea modelelor de IA continuă, de asemenea, să ridice preocupări profunde privind confidențialitatea datelor, un obstacol pe care trebuie să-l parcurgă fiecare companie din spațiu pentru a câștiga încrederea publicului și a instituțiilor.
Conducerea Anthropic recunoaște aceste complexități, subliniind necesitatea implementării cu atenție. „Suntem aici pentru a ne asigura că această transformare are loc și că este realizată în mod responsabil”, a adăugat Kauderer-Abrams.
Prin concentrarea asupra creșterii cercetătorilor în stadiile preclinice-automatizarea documentației, rezumarea literaturii și analiza datelor experimentale-Anthropic poate ocoli unele dintre cele mai multe platforme de diagnosticare asociate cu
-p> regulatorie imediată a pacientului. este disponibil acum prin Claude.com și AWS Marketplace, iar disponibilitatea Google Cloud Marketplace este așteptată în curând.
Succesul său va depinde în cele din urmă de dacă integrarea profundă a fluxului de lucru poate oferi rezultate tangibile și de încredere în lumea complexă și prudentă a cercetării și dezvoltării științifice.
