Anthropic lancia Claude Science, un banco di lavoro per laboratori di intelligenza artificiale

      Anthropic ha lanciato Claude Science, un'app che riunisce gli strumenti sparsi di un ricercatore in un unico posto e consente agli agenti AI di gestire gran parte del lavoro. È il maggiore impegno dell'azienda nel laboratorio fino ad oggi.

      Anthropic ha dichiarato il 30 giugno 2026 che Claude Science è ora disponibile in beta. L'azienda lo definisce un banco di lavoro AI per scienziati. Riunisce i database, gli strumenti di codice e il calcolo che i ricercatori gestiscono ogni giorno. Un agente AI si muove quindi tra di essi.

      La proposta mira a una vera lamentela. Gli scienziati lavorano su decine di database, ognuno con il proprio schema. Passano da PubMed, Jupyter, R e un terminale cluster, e gestiscono formati di file che necessitano di pipeline personalizzate. Claude Science unisce questi passaggi in un unico ambiente. Può analizzare la letteratura, eseguire analisi multistep e perfezionare figure e manoscritti fino a quando non sono pronti per la pubblicazione.

      Una cosa che non è, è un nuovo modello. Claude Science utilizza gli stessi modelli Claude già in vendita, incluso Opus 4.8, senza accesso speciale. Come ha detto TechCrunch, la scommessa è sul flusso di lavoro piuttosto che sulla potenza del modello grezzo.

      Un agente che mostra il suo lavoro

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      Anthropic punta molto sulla riproducibilità, il problema che perseguita la scienza moderna. Ogni figura arriva con il codice e l'ambiente esatti che l'hanno prodotta. Porta anche una nota in linguaggio semplice su come è stata realizzata, oltre all'intera cronologia dei messaggi. Un ricercatore può tornare mesi dopo e rintracciare qualsiasi risultato. Può anche modificare una figura in inglese semplice. Chiedi all'agente di rimuovere le linee della griglia o di cambiare un asse in scala logaritmica, e riscrive il proprio codice.

      L'agente revisore è importante per un secondo motivo. I modelli AI inventano citazioni e numeri. Il sistema ispeziona le uscite per figure e riferimenti non tracciabili che non corrispondono al codice. È progettato per catturare i propri errori prima che lo faccia un umano.

      Funziona dove i dati già risiedono

      Claude Science è progettato per funzionare sulle macchine del laboratorio. Funziona localmente su macOS o Linux, o su una macchina remota tramite SSH o un nodo di accesso HPC. Lavori di grandi dimensioni, come il ripiegamento di una proteina o l'esecuzione di una pipeline genomica, sono gestiti dall'agente. Redige un piano e chiede prima di accedere a nuove risorse. Poi invia il lavoro al cluster del laboratorio o a un account Modal per il calcolo su richiesta. Il lavoro può scalare da una GPU a centinaia.

      Questo design risponde anche a una preoccupazione sulla privacy. Poiché l'app funziona sull'infrastruttura del laboratorio, set di dati grandi o sensibili non devono mai lasciarla. Solo il contesto necessario per ogni passaggio viene inviato a Claude. I ricercatori possono forkare una sessione per confrontare due approcci senza perdere l'originale.

      Il lancio si basa su una collaborazione con Nvidia. Claude Science utilizza il BioNeMo Agent Toolkit del produttore di chip per raggiungere modelli delle scienze della vita come Evo 2, Boltz-2 e OpenFold3. Si basa anche su oltre 60 database scientifici, tra cui UniProt, PDB e ChEMBL. Nvidia ha distribuito il suo denaro e i suoi strumenti in tutta l'industria AI, e le scienze della vita sono un ulteriore fronte.

      Cosa dicono gli utenti iniziali

      Anthropic punta a tre utenti beta. Manifold Bio, che progetta farmaci che si concentrano su tessuti specifici, ha utilizzato Claude Science per nominare obiettivi per i suoi ultimi esperimenti, valutando l'espressione superficiale, il traffico e la sicurezza. L'azienda ha dichiarato che l'attrattiva era che l'app poteva eseguire il compito dall'inizio alla fine, con il contesto dei programmi passati integrato.

      Jérôme Lecoq, un neuroscienziato dell'Allen Institute, ha costruito un modello multi-agente di circa 20 competenze personalizzate per scrivere recensioni lunghe. Sotto-agenti hanno letto migliaia di articoli, estratto i risultati chiave e memorizzati in un database, quindi hanno redatto la recensione sezione per sezione. Lecoq ha detto che una singola recensione richiedeva al suo team fino a due anni. Ora ne ha circa 10, molte delle quali superano le 100 pagine.

      Quel numero è anche il problema. Uno strumento che trasforma una recensione di due anni in un lotto di 10 potrebbe accelerare la vera sintesi. Potrebbe anche inondare una letteratura già sotto pressione con articoli prodotti da macchine. La risposta di Anthropic è l'agente revisore e i controlli umani. Stephen Francis, un epidemiologo del UCSF Brain Tumor Center, ha detto che la sua analisi del glioma è stata eseguita in circa un decimo del tempo abituale, e che il suo gruppo ha controllato i risultati a mano e confermato che erano validi.

      Una scommessa ad alto rischio sul laboratorio

      Il lancio si inserisce in un piano più ampio. Anthropic ha inquadrato Claude come uno strumento che può fare ricerca reale, non solo chiacchiere. La scienza è un mercato in cui quella affermazione può essere testata. È anche una mossa commerciale. L'azienda sta correndo per vincere clienti paganti prima di una prevista quotazione, e ha fissato enormi obiettivi di fatturato per giustificare le sue spese.

      Il tempismo è scomodo da un certo punto di vista. Anthropic è in una tensione con Washington, dopo che il governo degli Stati Uniti ha cercato di bloccare l'accesso straniero ai suoi modelli più potenti. Un prodotto costruito per la collaborazione scientifica aperta si trova nel mezzo di quella lotta.

      Claude Science è in beta su macOS e Linux per piani Pro, Max, Team ed Enterprise, con posti scontati per laboratori accademici e senza scopo di lucro. Anthropic finanzierà anche fino a 50 progetti di ricerca con fino a 30.000 dollari in crediti ciascuno. Le domande sono aperte fino al 15 luglio 2026. La domanda più grande è se l'AI possa davvero accelerare la scoperta, o semplicemente produrne di più. I laboratori che stanno testando l'app daranno la prima risposta reale.