Anthropic, 과학자를 위한 AI 워크벤치 "Claude Science" 발표

Anthropic이 과학 연구에 특화된 AI 워크벤치 "Claude Science"를 베타로 출시했습니다. 60개 이상의 과학 데이터베이스와 사전 연동되며, 단백질 구조부터 유전체 데이터까지 네이티브로 렌더링합니다.

한마디로 말하면, 연구자가 문헌 분석부터 논문 작성, 대규모 연산까지 전 과정을 하나의 환경에서 처리할 수 있는 도구입니다. Jupyter Notebook처럼 로컬이나 HPC 클러스터에서 실행되며, 모든 결과물은 재현 가능한 형태로 남습니다.

통합 연구 환경

과학 연구는 본질적으로 파편화되어 있습니다. PubMed, Jupyter, R, 클러스터 터미널을 오가며 작업해야 하고, 수십 개의 데이터베이스마다 스키마가 다릅니다. Claude Science는 이를 하나의 환경으로 통합합니다. 유전체학, 단일세포, 프로테오믹스, 구조생물학, 케미인포매틱스 등 60개 이상의 큐레이션된 스킬과 커넥터가 사전 설정되어 있어, 설치 없이 바로 연구를 시작할 수 있습니다.

재현 가능한 아티팩트

연구에서 가장 중요한 건 재현성입니다. Claude Science가 그림을 생성하면, 그 그림을 만든 정확한 코드, 환경, 평어 설명, 전체 메시지 히스토리가 함께 저장됩니다. 몇 달이 지나도 어떤 입력으로 어떤 결과가 나왔는지 추적할 수 있어요. 그림에서 그리드를 제거하거나 축을 로그 스케일로 바꾸는 것도 자연어로 지시하면, 에이전트가 자체 코드를 수정합니다.

3D 단백질 구조, 게놈 브라우저 트랙, 화학 구조 같은 과학 아티팩트도 네이티브로 렌더링합니다. 별도 뷰어 없이 Claude Science 안에서 바로 확인하고 주석을 달 수 있습니다.

컴퓨팅 자원 관리

단백질 접힘(folding)이나 대규모 유전체 파이프라인처럼 무거운 분석은 연산 자원 설정에 시간을 많이 씁니다. Claude Science는 이 과정을 자동화합니다. 연구자의 HPC 클러스터(SSH)나 Modal 계정에 직접 작업을 제출하고, 단일 GPU에서 수백 GPU까지 스케일링합니다. 모든 결정은 연구자가 승인하기 전에는 실행되지 않습니다.

데이터는 연구자 인프라에 머물고, 분석에 필요한 컨텍스트만 Claude로 전송됩니다. 민감한 대규모 데이터가 외부로 나가지 않는 구조입니다.

리뷰어 에이전트

Claude Science에는 검토 에이전트가 내장되어 있습니다. 파이프라인이 실행되는 동안 잘못된 인용, 추적 불가능한 수치, 코드와 일치하지 않는 그림을 자동으로 플래그하고 자체 수정합니다. 연구자가 일일이 확인하지 않아도 기본적인 품질 검증이 이루어지는 셈입니다.

세션을 언제든 포크(fork)해서 두 접근 방식을 비교할 수도 있습니다. 원래 흐름을 잃지 않고 대안을 테스트할 수 있어 실험 설계의 유연성이 크게 늘어납니다.

Claude Science는 현재 Pro, Max, Team, Enterprise 플랜 사용자를 대상으로 베타로 제공됩니다. 과학 발견의 속도를 높이는 도구로서, 연구 워크플로우 자체를 재설계할 잠재력이 있습니다.

출처: https://www.anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench