Новости и статьи об искусственном интеллекте и нейросетях. Мы собираем и обрабатываем самую актуальную информацию из мира AI. О проекте

Новости

Anthropic запустила Claude Science — рабочую среду для учёных

Anthropic запустила Claude Science — рабочую среду для учёных, которая объединяет 60+ баз данных и инструменты без использования новой ИИ-модели. Инструмент уже применяют в Gladstone и Allen Institute, а Anthropic конкурирует со специализированной моделью GPT-Rosalind от OpenAI и фундаментальными моделями Google DeepMind.

30 июня 2026 г.
2 мин
45

Anthropic представляет Claude Science: рабочее пространство для учёных

Во вторник Anthropic анонсировала Claude Science — новую интегрированную среду для вычислительных исследований. Она избавляет ученых от необходимости переключаться между разрозненными базами данных, пайплайнами и инструментами, объединяя все в одном окне.

Не новая модель, а рабочий стол

Важно уточнить: Claude Science — это не новая модель ИИ и не более мощная версия для биологии. Как подчеркивают в компании, «она работает на тех же моделях Claude, которые уже доступны всем, включая Claude Opus 4.8, без специального доступа и ограничений».

Новинка развивает запущенный в октябре 2025 года Claude for Life Sciences — расширение чат-бота, улучшающее его навыки в науках о жизни. Claude Science же — это специальное место для выполнения подобной работы.

Стратегия Anthropic: от модели к операционной среде

Анонс, сделанный на брифинге «AI for Science», вписывается в стремление Anthropic стать не просто поставщиком моделей, а превратиться в операционный слой для конкретных отраслей — подобно тому, как Claude Code стал средой для разработки ПО. Компания всё больше делает ставку на вертикальные продукты и рабочие процессы, а не на сырую мощность моделей, что может повлиять на конкуренцию и ценообразование.

Как устроен Claude Science

Основной ИИ-ассистент играет роль менеджера проекта: он подключается к более чем 60 научным базам данных и оснащен готовыми инструментами для геномики, белковых структур и химии. Этот ассистент может создавать дополнительные подпомощников, чтобы распределить задачи — словно руководитель делегирует работу специалистам, или передавать её «экспертному» ассистенту, которого пользователь настроил под свои исследования. Отдельный ИИ-фактчекер затем перепроверяет ссылки и вычисления перед публикацией.

Борьба с выдуманными данными и обеспечение воспроизводимости

Шаг проверки фактов критичен: всё больше текстов, подготовленных с помощью ИИ, содержат сфабрикованные цитаты и непроверяемые статистические данные. Однако стоит учесть, что проверяет та же самая модель, а не независимый источник истины.

Для обеспечения воспроизводимости Claude Science генерирует не только графики — например, трёхмерные структуры белков или химические схемы, — но и сам код, который их создал. По словам компании, каждая фигура включает «точный код и окружение, её породившее, описание процесса на простом языке и полную историю сообщений». Учёные могут редактировать изображения, используя естественный язык, а система сама правит код.

Дополнительная экономия времени достигается благодаря тому, что Claude Science работает на собственной инфраструктуре лаборатории, а не отправляет данные на серверы Anthropic.

Первые пользователи и реальные кейсы

Ранние последователи уже применяют инструмент в деле. Шон Уэйлен, главный научный сотрудник по машинному обучению и функциональной геномике в Gladstone Institutes, с нуля создал геномный браузер за считанные дни. Жером Лекок, нейробиолог из Allen Institute, построил многоагентный вычислительный пайплайн для рецензирования.

Конкуренция: разные подходы OpenAI и Google DeepMind

За пару месяцев до этого OpenAI подошла к той же задаче с другой стороны: в апреле она выпустила GPT-Rosalind — специализированную модель, дообученную на биологических задачах.

Разница между подходами не только в том, нужна ли вообще специализированная модель, но и в том, кто и как быстро получает доступ. Rosalind запустили в виде исследовательского предпросмотра, ограниченного квалифицированными корпоративными заказчиками в США после проверки безопасности. Ранний доступ получили партнёры: Amgen, Allen Institute, Moderna, Thermo Fisher и Novo Nordisk.

Совсем иная игра у Google DeepMind, которая владеет фундаментальными научными моделями AlphaFold и AlphaGenome — конкурентам они доступны лишь как внешние инструменты. Платформа Gemini for Science объединяет их с более чем 30 базами данных по наукам о жизни в единый набор навыков.

Три стратегии для одного рынка

Таким образом, за рынок научных исследований теперь конкурируют три совершенно разные дистрибуционные модели: широкий доступ по подписке от Anthropic, узкий корпоративный подход от OpenAI и ставка Google на собственные проприетарные модели. То, как развернётся эта борьба, может стать ранним индикатором того, как ИИ-вендоры будут соперничать в других специализированных вертикалях — юриспруденции, финансах или инженерии.

Доступность и грантовая программа

Claude Science доступна в бета-версии всем пользователям тарифных планов Pro, Max, Team и Enterprise. Среди заказчиков уже значатся Novo Nordisk и Allen Institute — это говорит о том, что фармацевтические организации сотрудничают сразу с несколькими ИИ-поставщиками.

Anthropic также поддержит до 50 проектов, использующих Claude Science, выделив кредиты на сумму до 30 000 долларов. «Мы ищем постдокторские и аспирантские проекты, охватывающие разные области и исследующие границы науки, с первоначальным фокусом на биомедицинские направления. Заявки принимаются до 15 июля 2026 года, уведомления о присуждении будут разосланы до 31 июля. Проекты продлятся с 1 сентября по 1 декабря 2026 года».