Anthropic은 과학자들을 위해 특별히 설계된 AI 워크벤치인 Claude Science를 출시하여 연구자들이 매일 사용하는 단편화된 도구와 데이터베이스를 단일 환경에 통합했습니다. 2026년 6월 30일에 발표된 이 제품은 회사가 생명 과학 분야로 진출하는 가장 중요한 확장이며, 신약 발견 및 생물학 연구에 AI를 적용하려는 경쟁이 심화됨에 따라 출시되었습니다.

업계를 따르는 연구자들에게 이번 출시는 AI 도구가 과학 작업을 어떻게 재구성하는지에 대한 주목할만한 단계입니다. 이는 우리가 속보 AI 뉴스 보도에서 자세히 다루는 추세입니다. 대부분의 AI 보조원이 과학을 또 다른 텍스트 생성 작업으로 취급하는 반면 Claude Science는 연구실용으로 특별히 제작되었습니다.

전체 워크플로우를 위한 하나의 환경

과학 연구는 지루하기로 악명 높습니다. 연구자들은 각각 고유한 스키마가 있는 수십 개의 데이터베이스에서 작업하고, 맞춤형 데이터 파이프라인이 필요한 파일 형식과 씨름하고, PubMed, Jupyter, R, 클러스터 터미널 등의 도구 목록을 조정해야 합니다. Claude Science는 과학자들이 문헌 분석부터 다단계 실험 실행까지 작업의 모든 단계를 수행할 수 있는 단일 연구 환경에 이러한 단편화된 도구를 제공합니다.

중요한 점은 모든 출력물이 어떻게 제작되었는지에 대한 감사 가능한 기록을 담고 있다는 것입니다. 에이전트가 그림을 생성할 때 그림을 생성한 정확한 코드와 환경, 그림이 생성된 방법에 대한 일반 언어 설명, 전체 메시지 기록이 포함됩니다. 이를 통해 연구원들은 몇 달 후에도 결과를 검증하고 재현할 수 있습니다. 이는 기존 AI 챗봇이 일상적으로 충족하지 못했던 기본 요구 사항입니다.

처음부터 생물학을 위해 제작됨

Claude Science는 유전체학, 단일 세포 분석, 단백질체학, 구조 생물학 및 화학정보학에 맞게 사전 구성되어 있습니다. 사용자는 UniProt, PDB, Ensembl, Reactome, ClinVar, ChEMBL 및 GEO를 포함한 과학 데이터베이스를 기반으로 60개 이상의 선별된 기술 및 커넥터에 액세스할 수 있는 일반 조정 에이전트와 상호 작용합니다. 이러한 에이전트는 다른 에이전트를 가동하고 사용자가 직접 만든 전문 에이전트와 협력할 수 있습니다.

워크벤치는 NVIDIA의 BioNeMo Agent Toolkit을 사용하여 Evo 2, Boltz-2 및 OpenFold3을 포함한 생명과학 모델 및 라이브러리에 기본적으로 연결합니다. 3D 단백질 구조, 게놈 브라우저 트랙, 화학 구조 등 풍부한 과학적 인공물을 기본적으로 렌더링하므로 연구자는 원시 출력을 구문 분석하는 대신 시각적으로 결과를 검사할 수 있습니다.

작품을 확인하는 리뷰어 에이전트

가장 독특한 기능 중 하나는 파이프라인이 실행될 때 출력을 검사하는 기본 제공 검토자 에이전트입니다. 잘못된 인용, 추적할 수 없는 숫자, 기본 코드와 일치하지 않는 그림을 표시한 다음 자체적으로 수정합니다. 이는 과학자들이 AI에 대해 가지고 있는 가장 큰 두려움 중 하나인 환각적인 참고 자료와 연구의 무결성을 훼손하는 조작된 데이터를 직접적으로 해결합니다.

연구원은 Claude Science에게 일반 언어로 편집하도록 요청할 수 있습니다(예: 눈금선 제거, 축을 로그 눈금으로 변경). 에이전트는 이를 준수하도록 자체 코드를 다시 작성합니다.

실험실에 맞는 컴퓨팅

단백질 접기 또는 대규모 데이터 세트에 대한 유전체학 파이프라인 실행과 같은 대규모 분석을 수행하려면 일반적으로 연구자가 컴퓨팅 작업을 설정하고 클러스터를 기다리는 데 집중해야 합니다. Claude Science는 이를 자동으로 처리합니다. 계획 초안을 작성하고, 새로운 리소스에 도달하기 전에 질문하고, 실험실에서 이미 사용하고 있는 컴퓨팅 리소스(SSH를 통한 HPC 클러스터 또는 온디맨드 컴퓨팅을 위한 모달 계정)에 작업을 제출하기 전에 사용자가 모든 결정을 검토하거나 취소할 수 있도록 하며 필요에 따라 단일 GPU에서 수백 개까지 확장됩니다.

에이전트는 메모리에 컨텍스트를 유지하는 실행 중인 세션 내에서 작동하기 때문에 대규모 데이터 세트라도 한 번만 로드하면 됩니다. 워크벤치는 랩톱, Linux 박스 또는 HPC 로그인 노드 등 연구실 자체 인프라에서 실행되므로 크거나 민감한 데이터 세트가 이미 있는 시스템을 떠날 필요가 없습니다.

실제 연구원, 실제 결과

지난 몇 달 동안 연구원들은 단일 세포 RNA 서열 분석, CRISPR 화면 디자인 및 단백질 구조 예측과 같은 작업을 위해 Claude Science 베타 버전을 테스트했습니다. 조직 표적 의약품을 설계하는 Manifold Bio는 Claude Science를 사용하여 수백 명의 후보자에 대한 표면 발현, 인신매매 및 안전성을 평가하는 최신 실험의 표적을 지명했습니다. Allen Institute의 신경과학자인 Jérôme Lecoq은 이를 사용하여 수천 개의 논문을 읽고 장문의 과학 리뷰를 구성하는 약 20가지 맞춤형 기술로 구성된 다중 에이전트 컴퓨터 리뷰 템플릿을 구축했습니다.

Claude Science는 이제 Claude Pro, Max, Team 및 Enterprise 사용자를 위해 베타 버전으로 제공됩니다.

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