Anthropic PBC открыла wet lab — площадку для биологических исследований — в San Francisco Bay Area, сообщает Reuters. Роботы на объекте автоматизируют часть научной работы, а управлять ими будут большие языковые модели серии Claude. Значение события в том, что разработчик фундаментальных моделей теперь сам проводит физические эксперименты, а не только поставляет программное обеспечение другим.
Чем займется новая лаборатория
Какие именно исследовательские проекты будут вестись на площадке, Anthropic не раскрывает. В июне компания запустила программу по разработке лекарств от заболеваний, которым фармацевтическая отрасль не уделяет приоритетного внимания. Представитель компании сказал Reuters, что лаборатория в Bay Area «not for drug discovery specifically» — то есть не предназначена исключительно для поиска лекарств. Это указывает на то, что площадка охватит и другие подобласти биологии. Reuters также сообщает, что часть лабораторной работы Anthropic планирует передавать внешним партнерам, так что объект не будет закрытым.
Техническая основа лаборатории — Model Hardware Standard, или MHS, протокол, который позволяет Claude управлять лабораторным оборудованием. С помощью MHS модель также может находить ошибки в экспериментах, исправлять их и писать скрипты автоматизации для техники. Чтобы описать новое биологическое явление, обычно требуется несколько разных приборов, работающих в определенном порядке, и исследователи вручную пишут скрипты, согласовывая, какой аппарат что и когда делает. MHS упрощает эту задачу до уровня, на котором Claude выполняет ее надежно, — именно это позволяет связать роботов и приборы в единый процесс.
Лаборатория появляется на фоне растущего интереса к биологии с применением ИИ. Перед выпуском модели Claude Mythos 5.1 ранее в этом месяце Anthropic оценила ее способность создавать high-affinity binders. Это молекулы, которые присоединяют лекарство к вредному белку, — шаг, предшествующий его отключению. В тесте модель сгенерировала 12 молекул-кандидатов, и, по данным Anthropic, их hit rate, показатель терапевтического потенциала, составил 50%. В проектах по дизайну белков обычно достигается hit rate от 10% до 15%. Протокол MHS компания разработала совместно с HHMI, медицинским исследовательским центром из Вирджинии, и в августе заявила, что институт — одна из нескольких организаций, тестирующих способы использования рабочих процессов Claude на базе MHS для управления лабораторным оборудованием.
Что это значит для бизнеса
Для компаний, которые уже применяют ИИ в исследованиях и разработке, практическое изменение касается стоимости и скорости экспериментов на ранней стадии. Лаборатория с роботами, координируемыми моделью, переносит часть нагрузки со специалистов, вручную пишущих скрипты для приборов, на инженеров, которые один раз настраивают процесс, а затем переиспользуют его. Небольшая биотех-команда без собственного штата автоматизаторов может арендовать время на такой площадке или подключиться к партнерам вместо создания инфраструктуры. Перед крупной фармацевтической компанией стоит другой вопрос: интегрировать внешний протокол вроде MHS в свои лабораторные системы или вести разработку внутри.
Несколько моментов остаются открытыми. Anthropic сказала Reuters, что не «competing with pharma and biotech companies», — это позволяет предположить, что компания будет лицензировать открытия Claude фармацевтическим фирмам, а не выводить их на рынок самостоятельно. Разработка нового лекарства стоит миллиарды долларов и занимает более десяти лет, и передача части этой работы внешним партнерам может упростить продвижение Anthropic в науках о жизни. Показатель hit rate 50% получен в одном внутреннем тесте на 12 молекулах-кандидатах, а не в независимой клинической проверке, поэтому относиться к нему стоит как к раннему сигналу. Компаниям, оценивающим такие инструменты, следует спросить у поставщика, как проверяются результаты, кому принадлежит интеллектуальная собственность на них и как протокол взаимодействует с оборудованием, уже установленным в их лабораториях.
Следить стоит за первым объявлением лаборатории в Bay Area о конкретной исследовательской программе или партнере. Если Anthropic раскроет конкретные цели по заболеваниям или заключит лицензионную сделку с фармацевтической компанией, модель, при которой разработчик ИИ выполняет лабораторную работу на заказ, станет подтвержденным направлением бизнеса, а не экспериментом. Для корпоративных покупателей исследовательских услуг это будет означать появление на рынке нового типа поставщика — рядом с контрактными исследовательскими организациями.
