اینتھروپک کا کہنا ہے کہ اس کے کلاڈ ماڈلز اب شروع سے پروٹین بائنڈر ڈیزائن کر سکتے ہیں اور ساتھ ہی - یا اس سے بہتر - سرکردہ انسانی ماہرین، جس کے نتیجے میں کمپنی نے گیلی لیبز میں توثیق کی اور پیر کو ایک تحقیقی پوسٹ میں شائع کیا جو کہ حقیقی سائنسی دریافت کو تیز کرنے والے AI کے واضح ترین مظاہروں میں سے ایک ہے۔
نتائج دو تجربات سے آتے ہیں۔ سب سے پہلے، انتھروپک نے کلوڈ کی پروٹین بائنڈرز ڈیزائن کرنے کی صلاحیت کا تجربہ کیا — چھوٹے پروٹین جو ہدف کے پروٹین پر مضبوطی سے جڑے ہوئے ہیں — ایک ایسا کام جس میں تاریخی طور پر انسانی ماہر کو ہفتے یا مہینے فی ہدف لگتے ہیں اور یہ جدید منشیات کے ڈیزائن کے مرکز میں بیٹھتا ہے۔ For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.
بینچ مارکس کو شکست دینا
بیرونی تشخیص کاروں Adaptyv Bio اور Twist Bioscience کے ساتھ کام کرتے ہوئے، جس نے لیب میں کلاڈ کے ڈیزائنز کو آزادانہ طور پر تیار کیا اور ان کا تجربہ کیا، انتھروپک نے 15 پروٹین اہداف کے خلاف ملٹی آرم ڈیزائن مہم چلائی۔ کلاڈ ان میں سے 14 کے خلاف کامیاب ہوا، جس نے 1,320 ڈیزائنوں سے 354 تصدیق شدہ بائنڈر تیار کیے۔ یہ اکیلے ڈی نوو پروٹین ڈیزائن کے عوامی کارپس میں ایک اہم اضافہ کی نمائندگی کرتا ہے: دو سب سے بڑے موجودہ مجموعہ، اینتھروپک نے نوٹ کیا، 40 اہداف کے مقابلے میں 5,700 ڈیزائنوں میں سے تقریباً 770 بائنڈرز پر مشتمل ہے۔
ہٹ ریٹ وہ ہیں جنہوں نے ماہرین حیاتیات کی توجہ حاصل کی۔ Anthropic کے Mythos Preview ماڈل نے 48 گھنٹے کے سیشن میں بیک وقت تمام اہداف کے خلاف ڈیزائن کرتے ہوئے مجموعی طور پر 26.7% کی ہٹ ریٹ حاصل کی، جس میں Claude Opus 4.8 22.6% سے پیچھے ہے۔ کمپنی نے نوٹ کیا کہ آج پروٹین ڈیزائن کی مہموں میں عام ہٹ ریٹ 10 سے 15 فیصد تک چلتے ہیں۔ جب Mythos Preview نے 24 گھنٹے کے متعدد سیشنز میں ایک وقت میں ایک ہدف پر توجہ مرکوز کی، تو اس کی ہٹ ریٹ 35.1% تک پہنچ گئی۔ مہم نے اپنے اہداف کو ان بینچ مارکس سے کھینچا جن کا بڑے پیمانے پر مطالعہ کیا جاتا ہے — بشمول Adaptyv Bio کے تمام BenchBB سویٹ — علاوہ ازیں دو نئے اہداف، 15-PGDH اور GDF-8، جو خاص طور پر اس بات کو یقینی بنانے کے لیے منتخب کیے گئے ہیں کہ Claude اپنے تربیتی ڈیٹا سے پہلے سے ریکارڈ شدہ کامیابیوں پر تکیہ نہ کر سکے۔ 15 اہداف میں سے ہر ایک کے لیے، محققین نے کلاڈ سے 30 پروٹین بائنڈر ڈیزائن کرنے کو کہا۔
انفرادی مقابلے کے اہداف پر، مارجن اب بھی وسیع تھا۔ RBX1 کے خلاف، ٹارگٹڈ پروٹین کے انحطاط میں ملوث ایک پروٹین، سنگل ٹارگٹ موڈ میں Mythos Preview نے 40% ہٹ ریٹ حاصل کیا - اسی مقابلے میں انسانی شرکاء میں 3.7% کے مقابلے میں - اور اس کے اعلی درجے کے ڈیزائن نے بائنڈنگ وابستگی پر جیتنے والے انسانی ڈیزائن سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔
سبق آموز ناکامیاں تھیں۔ ایک ڈی نوو ڈیزائن کردہ بیٹا بیرل پروٹین جسے BBF-14 اور مالٹوز بائنڈنگ پروٹین (MBP) کہا جاتا ہے، دونوں ہی پہنچ سے باہر رہے، ایسے اہداف جن کی نئی اور ہموار، لچکدار سطحیں ایک بائنڈر کو پکڑنے کے لیے تھوڑا سا چھوڑ دیتی ہیں۔ اور حیرت کی بات یہ ہے کہ یہ Opus 4.8 تھا — جو زیادہ طاقتور Mythos Preview نہیں — جو TNFα پر کامیاب ہوا، ایک بدنام زمانہ مشکل ہدف جس کی ناکہ بندی اب تک کی سب سے زیادہ فروخت ہونے والی دواؤں میں سے کچھ کو شامل کرتی ہے، بشمول حمیرا۔
ایک خود مختار محقق
شاید سب سے حیران کن بات یہ ہے کہ مہم میں انسانی شمولیت کی کتنی کم ضرورت ہے۔ ابتدائی اشارے کے بعد، Anthropic کا کہنا ہے کہ اس نے کوئی اضافی سائنسی، تکنیکی یا آپریشنل رہنمائی فراہم نہیں کی۔ کلاڈ نے انتخاب کیا کہ ہر ایک پروٹین کے خلاف کہاں ڈیزائن کیا جائے، عوامی طور پر دستیاب ماہر پروٹین ڈیزائن اور کو فولڈنگ ماڈلز کو ترتیب دے کر امیدواروں کے ڈھانچے اور ترتیب تیار کیں، اور مہم کو آخر تک چلایا — کام جس میں انسانی آپریٹر کو ہفتے لگ سکتے ہیں۔
اس کوشش میں ملٹی ٹارگٹ رن کے لیے 12,500 NVIDIA H100 گھنٹے تک اور سنگل ٹارگٹ موڈ میں 2,500 H100 گھنٹے فی ہدف تک خرچ ہوا۔ یہاں تک کہ کلاڈ نے 15 تصدیق شدہ بائنڈرز بھی تیار کیے جن میں اہم بیٹا شیٹ ڈھانچہ شامل ہے، ایک ایسا فولڈ جس کا ڈیزائن زیادہ تر کمپیوٹیشنل ٹولز کے پہلے سے طے شدہ الفا ہیلکس بنڈل سے زیادہ مشکل ہے۔
مالیکیولز کو ڈیزائن کرنے سے لے کر خام ڈیٹا کو پڑھنے تک
دوسرے تجربے نے ایک مختلف، زیادہ غیر معمولی رکاوٹ کا تجربہ کیا: تجزیاتی کیمسٹری۔ ہر بار جب کوئی کیمیا دان کوئی مالیکیول بناتا ہے، انہیں نیوکلیئر میگنیٹک ریزوننس (NMR) سپیکٹروسکوپی اور مائع کرومیٹوگرافی – ماس سپیکٹرو میٹری (LC-MS) کا استعمال کرتے ہوئے تصدیق کرنی چاہیے کہ یہ کیا ہے اور یہ کتنا خالص ہے۔ ان فائلوں کی ترجمانی کرنا دستی کام ہے۔
صرف ایک کنٹریکٹ لیب کی خام انسٹرومنٹ فائلوں اور ایک مختصر سادہ زبان کے پرامپٹ کے ساتھ فراہم کی گئی — کوئی وینڈر سافٹ ویئر نہیں، کوئی آپریٹر نہیں — Claude Opus 5 نے متوازی طور پر کام کرتے ہوئے بالترتیب 23 اور 19 منٹ میں مکمل طور پر پروسیس شدہ NMR اور LC-MS کے نتائج لوٹائے۔ اس کے نتائج لیب کے اپنے تجزیے سے مماثل تھے۔ راستے میں، ماڈل نے ایک غیر دستاویزی وینڈر فائل فارمیٹ کو ریورس انجینیئر کیا، تمام 2,664 اسکینوں کے لیے آلے کے ریکارڈ شدہ ٹوٹل کے خلاف اس کے پڑھنے کی تصدیق کی، اور درست فالو اپ تجربہ تجویز کیا - ایک بھاری پانی کی جانچ - کہ کنٹریکٹ لیب آزادانہ طور پر تین دن بعد چلائی گئی تھی۔
اینتھروپک کا کہنا ہے کہ اس رن نے حقیقی سائنسی فیصلے کا بھی مظاہرہ کیا، نہ صرف آٹومیشن، اور نوٹ کرتا ہے کہ ایک کیمسٹ کو اس قسم کے تجزیہ کے لیے عام طور پر آدھے گھنٹے سے لے کر ایک گھنٹہ فی نمونہ درکار ہوتا ہے۔
حفاظت سب سے پہلے
کمپنی دوہری استعمال کے مضمرات کے بارے میں واضح تھی۔ انتھروپک نے خبردار کیا کہ وہی خود مختار تحقیقی صلاحیتیں جو انسانی علاج کو تیز کر سکتی ہیں، مضبوط حفاظتی اقدامات کے بغیر، خطرناک تحقیق جیسے کہ بائیو ویپنز کی ترقی کو قابل بنا سکتی ہیں۔ لائف سائنس ریسرچ کے کاموں کو فی الحال اس کے انتہائی قابل ماڈل میں بلاک کر دیا گیا ہے، اور کمپنی کا کہنا ہے کہ وہ سائنسدانوں کے لیے ایک قابل اعتماد رسائی پروگرام تیار کر رہی ہے - جو اس کی اعلیٰ ترین ترجیحات میں سے ایک ہے۔ اس دوران، Claude Opus 5 اپنا سب سے زیادہ قابل عام طور پر دستیاب ماڈل بنا ہوا ہے۔
اینتھروپک نے مہمات کے لیے استعمال ہونے والے اشارے کو وٹرو میں اور سلیکو ڈیٹا میں تیار کیا ہے - ایک شفافیت کا اقدام جو باہر کی لیبز کو دعووں کی تصدیق کرنے دے گا۔ نتائج سے اب بھی ہائپ کو چھانٹنے والے فیلڈ کے لیے، پوسٹ کچھ نایاب پیش کرتی ہے: لیب سے تصدیق شدہ ثبوت جو کہ ایک عام مقصد کا AI ماڈل گھنٹوں میں، وہ کام کر سکتا ہے جو ایک بار ماہر کے کیریئر کی وضاحت کرتا تھا۔
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
