Искусственный интеллект способен кратно ускорить научные открытия и разработку медицинских решений. С осени прошлого года мы улучшали возможности наших моделей, интегрировали их с научной экосистемой через MCP и специализированные навыки, а также запускали партнёрства, чтобы реализовать этот потенциал.
Сегодня мы делаем крупнейший шаг в этом направлении: представляем Claude Science — ИИ-среду для учёных. Это приложение объединяет привычные исследователям инструменты и пакеты, создаёт проверяемые результаты и даёт гибкий доступ к вычислительным мощностям.
Знакомство с Claude Science
Научная работа нередко утомительна. Исследователям приходится оперировать десятками баз данных со своими схемами, разбираться с форматами файлов, требующими отдельных конвейеров обработки и просмотрщиков, переключаться между множеством инструментов: PubMed, Jupyter, R, терминалом кластера и другими.
Claude Science объединяет эти разрозненные инструменты в единую исследовательскую среду, где учёные могут выполнять все этапы работы. Она помогает анализировать литературу и проводить многошаговые исследования, генерирует подробные артефакты и позволяет итеративно доводить графики и рукописи до публикационного уровня. Каждый результат сопровождается отслеживаемой историей создания — так можно проверить и воспроизвести выводы. Подобно Jupyter Notebook, Claude Science доступна там, где вы работаете: локально на macOS или Linux, на удалённой машине через SSH или через узел входа в HPC-кластер.
Пользователи взаимодействуют с координирующим агентом общего назначения, которому доступно более 60 тщательно отобранных навыков и коннекторов, предварительно настроенных для геномики, анализа единичных клеток, протеомики, структурной биологии, хемоинформатики и других областей. Эти агенты могут запускать дополнительные и подключаться к специализированным агентам, созданным пользователями. Агент-проверяющий контролирует ссылки и расчёты, помечая и исправляя ошибки.
Мы выпускаем Claude Science сегодня в бета-версии для пользователей тарифов Pro, Max, Team и Enterprise. Платформа будет дорабатываться с учётом отзывов пользователей.
Как это работает
Богатые научные артефакты с полной воспроизводимостью. Научные исследования по своей природе визуальны, поэтому Claude Science создает графики и рукописи вместе с породившим их кодом. Среда нативно отображает сложные научные артефакты: трёхмерные структуры белков, треки геномных браузеров, химические структуры и многое другое. Вы можете обсуждать с агентом любые детали, добавляя аннотации прямо в графиках и рукописях, чтобы агент знал, что нужно исправить для достижения публикационного качества.
При создании графика Claude Science прилагает точный код и окружение, которые его породили, описание процесса создания простым языком и полную историю сообщений. Это позволяет понять исходные данные и упрощает проверку и воспроизведение работы даже спустя месяцы. Вы можете попросить Claude Science отредактировать графики на естественном языке — например, убрать линии сетки или перевести ось в логарифмический масштаб — и агент сам изменит свой код.
Управление вычислениями и масштабирование по запросу. Крупные анализы — например, сворачивание белка или запуск геномного конвейера на огромных наборах данных — часто заставляют исследователей отвлекаться на настройку вычислительной задачи: ожидание отправки в кластер, проверку успешности и извлечение результатов. Claude Science берёт это на себя. Она составляет план, запрашивает разрешение перед привлечением новых ресурсов и даёт возможность проверить или отменить любое решение до того, как задача будет запущена на вычислительных ресурсах, которые уже использует ваша лаборатория (собственный HPC-кластер по SSH или аккаунт Modal для вычислений по требованию), масштабируя анализ от одного GPU до сотен, если нужно.
Поскольку агенты работают внутри активной сессии с хранящимся в памяти контекстом, даже огромные наборы данных загружаются лишь единожды. Платформа работает на вашей собственной инфраструктуре — ноутбуке, Linux-сервере или узле входа в HPC,— поэтому большие или чувствительные данные никогда не покидают свои системы, а в Claude отправляется только контекст, необходимый для каждого шага анализа. По ходу выполнения конвейера агент-рецензент проверяет результаты, отмечая неверные ссылки, числа, которые нельзя проследить, и графики, не соответствующие коду, исправляя ошибки на лету. Вы можете разветвить сессию в любой момент, чтобы сравнить два подхода без потери исходной ветки.
Готовность к работе с первого дня. Научные знания разбросаны по сотням специализированных источников. Например, в биологии релевантные данные могут храниться в таких ресурсах, как UniProt, PDB, Ensembl, Reactome, ClinVar, ChEMBL, GEO — у каждого своя схема и язык запросов — а также в журналах, на серверах препринтов и в доменно-ориентированных открытых моделях. Когда вы задаёте Claude Science вопрос на естественном языке, специализированные агенты опрашивают и синтезируют данные из всех этих источников, избавляя вас от необходимости искать по каждому в отдельности. Claude Science использует навыки BioNeMo Agent Toolkit от NVIDIA, чтобы нативно подключаться к моделям и библиотекам для наук о жизни в BioNeMo, включая Evo 2, Boltz-2 и OpenFold3.
У учёных уже есть проверенные модели, наборы данных и конвейеры. Claude Science может подключаться и к ним, сохраняя любой конвейер как повторно используемый навык или используя коннектор для доступа к предпочитаемому инструменту вашей лаборатории; будущие сессии автоматически их наследуют. Эта настраиваемость позволяет в одном разговоре взаимодействовать с Claude, вашими собственными данными и проверенными инструментами, на которые вы полагаетесь. Claude Science выигрывает от специализированного опыта и платформ наших партнёров, а больше учёных получают доступ к своим инструментам через Claude.
Как учёные используют Claude Science
В последние месяцы исследователи использовали бета-версию Claude Science для таких задач, как анализ данных секвенирования РНК единичных клеток, дизайн CRISPR-скринингов, предсказание структуры белков, хемоинформатика и многое другое.
Manifold Bio разрабатывает тканеспецифичные лекарства — препараты, которые доставляются к определённому органу или типу клеток, действуя точно в нужном месте и не затрагивая остальной организм — и тестирует, как миллионы кандидатных молекул, соответствующих сотням мишеней, распределяются в живом организме одновременно. Компания использовала Claude Science для отбора мишеней в своих последних экспериментах. Для каждой ткани и мишени Claude Science оценивала поверхностную экспрессию, транспорт и безопасность, ранжируя кандидатов по критериям, которые Manifold выработала на основе собственных закрытых данных. По словам представителей Manifold, что выделяло Claude Science среди универсальных ассистентов для написания кода — это способность выполнить задачу полностью, от начала до конца, собирая нужные данные и применяя верные суждения с учётом контекста предыдущих наработок.
Жером Лекок, нейробиолог из Института Аллена, использовал Claude Science для создания многоагентного «вычислительного шаблона обзора», включающего около 20 пользовательских навыков, нацеленных на написание больших обзоров. Суб-агенты читают тысячи статей, извлекая основное утверждение и ключевой количественный результат, и сохраняют их в базе данных доказательств. Затем конвейер выстраивает повествовательную линию, пишет обзор раздел за разделом, делегируя каждый своему специализированному суб-агенту. Внутри каждого раздела выделенные агенты генерируют количественные меж-исследовательские графики непосредственно из базы доказательств. Ключевой элемент рабочего процесса, ставший возможным благодаря Claude Science, — использование пар «актёр-критик»: один агент создаёт контент, а другой, проверяющий, оценивает его на точность и достоверность цитирования.
До появления Claude Science написание такого обзора могло занимать у команды Лекока до двух лет. Сейчас у него уже около десяти обзоров, многие объёмом более 100 страниц, со ссылками, проверенными агентами-рецензентами. Сейчас команда вместе с экспертами предметной области дорабатывает ИИ-критиков.
Стивен Фрэнсис, адъюнкт-профессор и эпидемиолог из Центра опухолей мозга UCSF, использует Claude Science для поддержки исследований молекулярной эпидемиологии глиомы — первичной опухоли, возникающей в глиальных клетках мозга. Его лаборатория изучает генетические основы того, как тысячи герминальных вариантов с малым эффектом складываются, формируя индивидуальную восприимчивость. Хотя эта работа началась до появления Claude Science, Фрэнсис говорит, что приложение радикально ускорило анализ, позволяя проводить всестороннюю обработку герминальных данных сразу несколькими методами примерно за десятую часть прежнего времени. Его группа независимо проверила результаты Claude Science, подтвердив, что она способна давать быстрые и надёжные результаты.
Как начать работу с Claude Science
Приложение Claude Science доступно в бета-версии на macOS и Linux для тарифов Pro, Max, Team и Enterprise. Мы выпускаем его на ранней стадии, чтобы учёные могли применить его к реальным задачам и подсказать, как улучшить платформу.
Пользователям Team и Enterprise потребуется, чтобы администратор включил Claude Science. Теперь у нас есть тариф Team со скидкой для активных научных лабораторий в академических учреждениях и некоммерческих исследовательских организациях; узнать больше здесь.
Мы также поддержим до 50 проектов Claude Science AI for Science, предоставив кредиты на сумму до 30 000 долларов. Modal также выделит до 2 000 долларов на вычисления для отдельных проектов. Мы ищем проекты, охватывающие разные дисциплины и раздвигающие границы науки, с первоначальным фокусом на биологии и биомедицинских исследованиях. Заявки принимаются до 15 июля 2026 года, уведомления о результатах будут отправлены до 31 июля. Проекты пройдут с 1 сентября по 1 декабря 2026 года — подать заявку.
Чтобы быть в курсе анонсов продукта, оставлять отзывы и учиться у других в сообществе Claude Science, присоединяйтесь к AI for Science Discourse.
Начать работу с Claude Science можно на claude.com/science.