Anthropic представил Claude Science — новую исследовательскую платформу на основе ИИ, созданную для помощи ученым в управлении сложными исследовательскими процессами, анализе больших наборов данных и ускорении научных открытий.
Платформа направлена на объединение баз данных, среды программирования, вычислительных инструментов и возможностей анализа литературы в единое интегрированное рабочее пространство, специально разработанное для научных исследований.
По словам компании, Claude Science позволяет исследователям выполнять полный цикл научной работы в одной среде, включая анализ академической литературы, проведение анализа данных, создание графиков и составление исследовательских рукописей. Система также подчеркивает возможность отслеживания, позволяя пользователям связывать результаты напрямую с использованной в каждом эксперименте базой кода, источниками данных и вычислительной средой.
Рабочая станция поставляется с предустановленным доступом к более чем 60 научным базам данных и поддерживает отображение специализированных научных результатов, таких как 3D-структуры белков, треки браузера генома и химические схемы. Anthropic заявил, что система построена на существующей семействе моделей Claude, которые прошли внутренние тесты на безопасность и оценки биобезопасности в рамках своей ответственной системы масштабирования.
Ранние бета-тестеры, включая исследовательские учреждения и компании, якобы заметили значительное улучшение эффективности рабочих процессов, сообщает Anthropic. Компания также представила запуск как часть более широкой инициативы в области наук о жизни и здравоохранения, разработка которой началась с октября 2025 года.
Помимо запуска программного обеспечения, Anthropic также сообщила, что начинает собственные программы поиска лекарств до клинических испытаний, сосредоточившись на заброшенных заболеваниях, которые могут быть недостаточно изучены традиционными фармацевтическими и биотехнологическими компаниями. Эрик Кудерер-Абрамс, руководитель отдела наук о жизни в Anthropic, заявил, что эти усилия направлены на области с высокой нагрузкой по заболеваемости, но с ограниченным коммерческим вниманием со стороны традиционных процессов разработки лекарств.