Esta semana, Anthropic lanzó Claude Science. Es una aplicación para científicos, disponible en versión beta. Se ejecuta en los modelos Claude existentes de Anthropic, no en un modelo nuevo. La aplicación está dirigida a investigadores que hacen malabarismos con bases de datos, portátiles y terminales de clúster. Realiza una investigación de varios pasos y registra cómo se obtuvo cada resultado. La versión beta está disponible para los planes Pro, Max, Team y Enterprise.
Claude Science se basa en el trabajo de Anthropic en ciencias biológicas del otoño pasado. Ese trabajo anterior conectó a Claude con el ecosistema científico a través de MCP y habilidades.
¿Qué es la ciencia Claude?
Claude Science es un banco de trabajo de IA para la investigación. Integra las herramientas y paquetes que más utilizan los investigadores. Analiza literatura, ejecuta investigaciones de varios pasos y produce artefactos detallados. Puede perfeccionar figuras y manuscritos hasta que estén listos para su publicación.
Habla con un agente coordinador generalista en un lenguaje sencillo. Ese agente tiene acceso a más de 60 habilidades y conectores seleccionados. Estos vienen preconfigurados para genómica, unicelular, proteómica, biología estructural y quimioinformática.
Puede ejecutarlo localmente en macOS o Linux. También puede trabajar en una máquina remota a través de SSH o un nodo de inicio de sesión HPC. Cada resultado lleva un historial auditable de cómo se realizó.
Cómo funciona la arquitectura multiagente
Un agente coordinador generalista recibe su solicitud en lenguaje sencillo. Puede hacer que otros agentes se encarguen del trabajo. También puede contratar agentes especializados creados por los propios usuarios. NVIDIA los describe como agentes preconfigurados y especializados en dominios. Cada uno conoce los flujos de trabajo establecidos para su campo.
Se ejecuta un agente revisor independiente mientras se ejecuta la canalización. Inspecciona las salidas paso a paso. Señala citas incorrectas y números que no puede rastrear. También marca figuras que no coinciden con su código subyacente. Luego se autocorrige a medida que avanza.
Reproducibilidad y procedencia
La investigación científica es inherentemente visual. Así, Claude Science genera figuras y manuscritos junto con el código que los creó. Representa de forma nativa estructuras de proteínas en 3D, pistas del navegador del genoma, estructuras químicas y más.
Cuando genera una cifra, registra el código y el entorno exactos. También registra una descripción en lenguaje sencillo y el historial completo de mensajes. Esto hace que el trabajo sea más fácil de validar y reproducir meses después.
Puede editar figuras en lenguaje sencillo. Por ejemplo, puede pedirle que cambie un eje a escala logarítmica. Luego, el agente edita su propio código. También puedes bifurcar una sesión para comparar dos enfoques sin perder el original.
Computación que escala según demanda
Los análisis grandes a menudo necesitan más que una computadora portátil. Plegar una proteína es un ejemplo. Claude Science elabora un plan antes de alcanzar nuevos recursos. Solicita aprobación y le permite revisar o revocar cualquier decisión. Luego escribe y envía el trabajo a su propia infraestructura.
Eso significa su clúster HPC a través de SSH o su cuenta Modal. El análisis escala desde una sola GPU hasta cientos según sea necesario. Debido a que los agentes mantienen el contexto en la memoria, un conjunto de datos grande se carga solo una vez.
La aplicación se ejecuta en la propia infraestructura de su laboratorio. De esta manera, los conjuntos de datos grandes o confidenciales nunca tendrán que abandonar sus sistemas actuales. Solo se envía a Claude el contexto necesario para cada paso.
Cobertura de dominio y NVIDIA BioNeMo
El conocimiento científico se encuentra disperso en cientos de fuentes especializadas. En biología, esto incluye UniProt, PDB, Ensembl y Reactome. También incluye ClinVar, ChEMBL, GEO, revistas y servidores de preimpresión. Agentes especializados consultan y sintetizan estas fuentes por usted.
Claude Science también utiliza habilidades del BioNeMo Agent Toolkit de NVIDIA. El kit de herramientas incluye capacidades aceleradas por GPU como habilidades invocables. Esto se conecta de forma nativa a Evo 2, Boltz-2 y OpenFold3. Evo 2 es un modelo básico de genómica. Boltz-2 se encarga de la predicción de interacciones biomoleculares. OpenFold3 maneja la predicción de la estructura de las proteínas.
Casos de uso con ejemplos
Los usuarios de la versión beta han realizado análisis de secuenciación de ARN unicelular y diseño de pantallas CRISPR. También han realizado predicción de la estructura de proteínas y quimioinformática.
Nominación de objetivos: Manifold Bio diseña medicamentos dirigidos a tejidos. Utilizó Claude Science para designar objetivos para sus últimos experimentos. Para cada tejido y objetivo, la aplicación evaluó la expresión superficial, el tráfico y la seguridad. Luego clasificó a los candidatos según los criterios propios de Manifold. Manifold dijo que la aplicación hizo esto de un extremo a otro, a diferencia de un asistente de codificación general. Revisión bibliográfica extensa: Jérôme Lecoq del Instituto Allen creó una plantilla de revisión computacional. Constaba de alrededor de 20 habilidades personalizadas para revisiones extensas. Los subagentes leen miles de documentos en una base de datos estatal de pruebas. Luego, el canal escribió cada sección utilizando pares de actor-agente crítico. En una ocasión, este tipo de revisiones llevó a su equipo hasta dos años. Ahora tiene alrededor de 10 reseñas, muchas de ellas de más de 100 páginas. Epidemiología genómica: Stephen Francis de UCSF estudia la epidemiología molecular del glioma. Claude Science realizó estudios de línea germinal en aproximadamente una décima parte del tiempo anterior. Su grupo validó los resultados de forma independiente.
Tabla comparativa
Ampliando la ciencia de Claude
Claude Science es una aplicación, por lo que no tiene una API de inferencia separada. Lo extiendes a través de conectores y habilidades, que persisten a lo largo de las sesiones.
Una herramienta de laboratorio se conecta a través de un conector de protocolo de contexto de modelo (MCP). Este es el formato de configuración del cliente MCP estándar:
Guarda una canalización existente como una habilidad reutilizable. Una habilidad es una carpeta que contiene un archivo SKILL.md:
Las sesiones futuras heredan estos conectores y habilidades automáticamente. De esta manera usted conserva sus herramientas y datos validados, mientras Claude los organiza.
Conclusiones clave
Claude Science es una aplicación beta para macOS y Linux; Se ejecuta en los modelos Claude existentes de Anthropic. Un agente coordinador delega el trabajo, mientras que un agente revisor independiente verifica las citas, los números y las figuras. Cada figura se envía con su código exacto, entorno, descripción e historial completo de mensajes. La computación se ejecuta localmente, en HPC a través de SSH o en Modal, escalando de una GPU a cientos. Se envía con más de 60 bases de datos y capacidades NVIDIA BioNeMo (Evo 2, Boltz-2, OpenFold3) para ciencias biológicas.
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Michal Sutter es un profesional de la ciencia de datos con una Maestría en Ciencias de Datos de la Universidad de Padua. Con una base sólida en análisis estadístico, aprendizaje automático e ingeniería de datos, Michal se destaca en transformar conjuntos de datos complejos en conocimientos prácticos.