Claudio Anthropic Sciences lançou nesta terça-feira um workshop de IA que oferece aos cientistas um ambiente único para conduzir pesquisas computacionais, poupando-os do incômodo de correr entre bancos de dados, pipelines e ferramentas.

Claramente, a Anthropica diz que Claude Science “não é um novo modelo de IA e nem um modelo melhor para a biologia. Os mesmos modelos de Claude já estão disponíveis para todos hoje (incluindo Claude Opus 4.8), sem abordagem especial e sem estudo”.

O Claude’s Life Sciences, que é essencialmente um chatbot Claude aprimorado, baseia-se melhor nos serviços de ciências biológicas. Claudia Scientia é um lugar dedicado a fazer esse trabalho.

A empresa, anunciada na terça-feira no briefing AI for Science, concorda com o impulso antropogênico mais amplo para ser mais do que um fornecedor modelo e ter um sistema operacional adicional para indústrias específicas, da mesma forma que o Cloud Code se tornou um sistema operacional para desenvolvimento de software. A Anthropica está cada vez mais concentrando seu crescimento em setores verticais e fluxos de trabalho de produtos, em vez de apenas na capacidade bruta do modelo (que poderia moldar a forma como ela compete e os preços em relação aos rivais).

Veja como funciona: um assistente principal de IA atua como uma espécie de gerente de conhecimento. Ele se conecta a mais de 60 bancos de dados científicos e a ferramentas pré-construídas para áreas específicas, como genômica, estrutura de proteínas e química. Esse assistente pode então criar subassistentes para ajudar a dividir o trabalho, como liderar um projeto delegando tarefas a um especialista ou trabalhar lado a lado com um assistente “especialista” personalizado que o usuário criou para sua pesquisa. Uma IA registrada separada verifica citações e cálculos duplicados antes de qualquer coisa ser publicada.

O que verificar nivela as coisas, à medida que uma escrita mais assistida por IA leva a citações e estatísticas fabricadas sem verificação em tabelas deslizantes. Dito isto, o mesmo padrão ainda é auto-repressor, e não uma fonte independente de verdade.

A ciência fechada tem outras formas de garantir a reprodutibilidade, diz a Anthropica. Por exemplo, os trabalhadores podem gerar figuras como estruturas de proteínas 3D e diagramas químicos a partir do código que as criou. Cada figura inclui “o código exato e o ambiente que a produziu, uma descrição clara de como foi feita e uma mensagem histórica completa”, segundo a empresa. O processo também economiza tempo dos cientistas, permitindo-lhes editar as figuras em uma linguagem aberta, forçando o autor a editar o código subjacente.

Por outro lado, a Ciência Fechada pode poupar tempo aos cientistas ao funcionar na sua própria infra-estrutura de laboratório, em vez de enviar dados para servidores humanos.

Os primeiros usuários dizem que já estão fazendo isso funcionar. O neurocientista do Allen Institute, Jérôme Lecoq, usou a ferramenta para construir um pipeline computacional multiagente. O grupo de Stephen Francis no Centro de Tumor Cerebral da UCSF confiou na análise abrangente da linha germinativa do glioma da Claudia Science para amadurecer o tempo de lâmina de barbear que era anteriormente necessário, com resultados independentemente válidos.

O lançamento da Close Science ocorre dois meses depois que a OpenAI abordou o mesmo problema de um ângulo diferente. Em abril, a OpenAI lançou o GPT-Rosalind, um modelo especial bem ajustado por sistemas biológicos.

A diferença entre as duas abordagens não se trata apenas da necessidade de um modelo especial – ela também se resume ao acesso e à rapidez. Rosalind foi enviada como uma prévia da pesquisa para projetos limitados para clientes elegíveis nos EUA, após uma avaliação minuciosa e de segurança. Parceiros como Amgen, Allen Institute, Moderna, Thermo Fisher e Novo Nordisk obtiveram acesso antecipado.

E há o Google DeepMind, que joga um jogo completamente diferente. Na verdade, a DeepMind possui modelos científicos básicos como AlphaFold e AlphaGenome, que apenas duas outras ferramentas podem usar. A plataforma Twins for Science também reúne mais de 30 bancos de dados de ciências biológicas em uma única arte.

O efeito líquido é que três estratégias de distribuição muito diferentes estão agora a competir pelo mesmo mercado de investigação científica: a antrópica com uma subscrição de amplo acesso aberto, a OpenAI é uma iniciativa estreita e aberta e a Google baseia-se em modelos proprietários e proprietários, mais ninguém. O desenrolar do jogo pode ser um sinal precoce de como os fornecedores de IA competirão em outros setores especializados, como direito, finanças e engenharia, no futuro.

Lock Science está disponível em versão beta para qualquer pessoa com assinaturas Pro, Max, Team e Enterprise. A Anthropica também nomeou a Novo Nordisk e o Allen Institute como clientes do estudo, sugerindo que as organizações farmacêuticas já estão trabalhando com vários fornecedores de IA.

A Anthropica também está apoiando 50 projetos Close Science oferecendo até US$ 30.000 em créditos: “Estamos em busca de projetos de pós-doutorado e pós-graduação que explorem os domínios espaciais e as fronteiras da ciência, com foco inicial em campos por meio de pesquisa biomédica. As inscrições estão abertas até 15 de julho de 2026, com notificações enviadas até 31 de julho.