أنثروبيك توسع استخدام كلود لدعم المختبرات العلمية

أعلنت شركة أنثروبيك الأمريكية توسيع استخدام نموذجها اللغوي “كلود Claude” لدعم الباحثين في علوم الحياة، عبر إدماجه في برامج إدارة المختبرات والمنصات الجينومية وقواعد البيانات الطبية الحيوية، بهدف تسريع العمليات البحثية وتقليل الوقت المستغرق في تحليل البيانات ومراجعة الأوراق العلمية.

وقد ساهم النموذج بالفعل في خفض زمن إعداد الوثائق السريرية لدى شركة نوفو نورديسك من أكثر من عشرة أسابيع إلى عشر دقائق، فيما يستخدم موظفو شركة سانوفي النموذج يوميًا في أعمالهم البحثية.

الذكاء المتخصص

تأتي هذه الخطوة في ظل استثمار شركات التقنية العالمية مليارات الدولارات في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتخصصة، مع تركيز خاص على علوم الحياة، حيث تراهن الشركات على قدرة النماذج الذكية في تسريع اكتشاف الأدوية ومعالجة الأمراض المعقدة.

كما كشفت شركات مثل OpenAI وMistral عن وحدات جديدة لدعم البحث العلمي، بينما أطلقت جوجل أدوات مثل “العالِم المشارك” ونموذج “Gemma” لاكتشاف مسارات محتملة لعلاج السرطان، ما يعكس سباقًا عالميًا نحو تطبيقات الذكاء الاصطناعي العلمية.

كلود التفاعلي

أكد إيريك كودرر-أبرامز، رئيس قطاع علوم الحياة في أنثروبيك، أن الهدف هو منح علماء الأحياء تجربة شبيهة بتجربة مهندسي البرمجيات مع أدوات توليد الأكواد، بحيث يمكنهم الجلوس مع كلود لتبادل الأفكار وصياغة الفرضيات البحثية.

وأشار إلى أن أداة البرمجة Claude Code تتفوق على المنافسين، ما يمنح الشركة ميزة تنافسية في المجال العلمي، كما عملت أنثروبيك على تحسين النموذج لتقليل الأخطاء الواقعية المعروفة بـ”الهلوسات”، مع توفير مسارات تدقيق لضمان الامتثال التنظيمي والتحقق من نتائج البحث بالرجوع إلى المصادر الأصلية.

التطبيقات العملية

ساهم النموذج اللغوي في تحليل بيانات الجينوم وتسلسل البروتينات، كما يمكنه تسريع إعداد الدراسات السريرية وإدارة البيانات المخبرية، مع حظر أي طلبات تتعلق بعوامل محظورة، ما يعزز الاستخدام الآمن والأخلاقي للذكاء الاصطناعي، ويتيح للباحثين التركيز على تصميم التجارب وصياغة الفرضيات، دون الانشغال بالمهام الإدارية أو التحليلية الروتينية، وهو ما يرفع الكفاءة البحثية ويقلل من الأخطاء البشرية المحتملة.

يمثل توسع أنثروبيك خطوة مهمة نحو دمج الذكاء الاصطناعي في بيئات البحث العلمي، ويؤكد أهمية الاستفادة من قدرات النماذج اللغوية الكبيرة لتحسين سرعة ودقة الاكتشافات العلمية، ويعزز القدرة التنافسية لشركات الأدوية والمختبرات البحثية، كما يفتح المجال أمام تطوير أدوات أكثر تخصصًا لتلبية احتياجات مختلف التخصصات العلمية.