Anthropic ha annunciato il 30 giugno il lancio in beta di Claude Science, disponibile dal primo luglio per gli utenti Pro, Max, Team ed Enterprise su macOS e Linux. Claude Science è una piattaforma progettata per fornire agli scienziati un ambiente di lavoro completo, unendo tool come PubMed, Jupyter, R e il terminale del cluster, unitamente a diverse decine di database scientifici.

Il posizionamento di Anthropic è chiaro fin dal nome: non un nuovo modello di IA, ma un banco di lavoro. La proposta parte da un problema cruciale riscontrato nella routine di molti ricercatori: l’inefficienza derivante da strumenti frammentati e incompatibili, con la necessità di ricostruire pipeline ad hoc per ogni file e di riprodurre risultati dopo mesi.

Il cuore di Claude Science è un agente coordinatore generalista in grado di orchestrare decine di skill e connettori per genomica, proteomica, biologia strutturale, chiminformatics, ecc. Questo agente può generare e collaborare con agenti più specifici creati dagli utenti, e un secondo componente, il reviewer agent, verifica in tempo reale citazioni e calcoli segnalandone eventuali errori.

La riproducibilità e l’ambiente di lavoro

Ogni output prodotto da Claude Science include il codice sottostante, l’ambiente di esecuzione e il tracciato completo di interazioni. Questo rende la riproducibilità una priorità fin dal concepimento: richieste come modificare una scala di un grafico vengono gestite direttamente sul codice, evitando il post-processing manuale.

I dati rimangono nell’infrastruttura del laboratorio, esclusi i necessari per ogni singolo passo analitico. Un aspetto chiave è che Claude Science rispetta il vincolo di compliance, specialmente per dati sensibili come clinici o biologici. I dataset non lasciano mai i sistemi in cui sono già presenti.

Esecuzione su infrastruttura esistente

Anthropic ha scelto un approccio architetturale in cui l’esecuzione avviene sui sistemi esistenti del laboratorio, o su un cluster a richiesta tramite tecnologie come Modal. Questo consente di eseguire calcoli pesanti, come folding di proteine o analisi genomica su grandi dataset, sfruttando l’infrastruttura di proprietà o scalando su GPU quando necessario.

Claude Science è già configurato per settori come biologia, genomica e chimica computazionale. Collega direttamente modelli avanzati come Evo 2, Boltz-2 e OpenFold3 tramite i tool di NVIDIA. Gli utenti possono salvare pipeline personalizzate come skill per il riutilizzo e collegarle automaticamente in nuove sessioni.

Casi d’uso e impatto reale

Il potenziale di questa piattaforma si vede nei primi casi d’uso. Manifold Bio l’ha usata per analizzare e classificare candidati farmacologici. Il neuroscienziato Jérôme Lecoq ha automatizzato la produzione di review sistematiche della letteratura accademica, risparmiando due anni di lavoro. Stephen Francis, epidemiologo, ha dimezzato il tempo per studi complessi di genetica.

Questo confronta Anthropic con Google DeepMind, che ha svelatoCo-Scientist, parte di Geminifor Science. Co-Scientist è un sistema basato su un contesto torneistico dove più agenti valutano e rivedono ipotesi in tempo reale, ispirandosi ai meccanismi di AlphaGo. Mentre Google punta su ipotesi e valutazioni, Anthropic mira alla completa operatività del ciclo sperimentale.

Confronto con OpenAI e il futuro della ricerca automatica

OpenAI, per contro, segue un’altra strategia. Il piano prevede uno “studio interno” automatico per il 2026 e un ricercatore automatizzato entro il 2028, capace di condurre esperimenti autonomamente. Per ora, il tool deep research non gestisce il calcolo scientifico o le pipeline di laboratorio.

Nel panorama accademico, iniziative come il Virtual Lab di Stanford o FutureHouse coprono nicchie simili a quelle di Claude Science, ma non godono dello stesso livello di modelli installati o di partnership industriali. Questo differenzia chiaramente Anthropic rispetto agli altri player nel settore.

La scissione tra ricerca operativa e frontiera scientifica

Nel medesimo mese, Anthropic ha lanciatoFable 5 e Mythos 5, modelli distinti. Mythos 5, non vincolato alle protezioni di Fable, ha mostrato una velocità di scoperta farmaceutica circa dieci volte maggiore, superando esperti in compiti complessi di proteomica. Tuttavia, si tratta di risultati di alto valore, ma non immediatamente replicabili in ambiente operativo.

Fable 5 blocca le richieste legate a biologia, chimica o cybersecurity, reindirizzandole verso un modello meno potente per ragioni di sicurezza. L’accesso completo alla biologia avanzata, quindi, è limitato a partner accreditati e selezionati del settore biomedico.

Un piano d’azione chiaro per Anthropic

Claude Science invece sfrutta modelli generalisti senza limitazioni specifiche alle singole discipline. L’obiettivo non è competere con Mythos, ma semplificare il lavoro quotidiano dei ricercatori nel laboratorio. Due prodotti, nati dalla stessa azienda lo stesso mese, rispondono quindi a due obiettivi diversi: uno punta alla frontiera della biologia computazionale, l’altro mira ad aumentare l’efficienza operativa nel quotidiano.

Basi operative e target ideali

Il mercato naturale per Claude Science sono i laboratori accademici e le aziende biotech di piccole e medie dimensioni, che già utilizzano infrastrutture HPC o cloud come Modal. Per loro, Claude Science rappresenta una connessione e una semplificazione di flussi operativi consolidati, riducendone il costo d’adozione con il minimo impatto sull’esistente.