Bona part del programari que fan servir els biòlegs computacionals per predir com es plega una proteïna o com es comporta una molècula no està optimitzat per treure el màxim rendiment del maquinari on s'executa: escriure aquest tipus de codi de baix nivell requereix experiència en optimització de què no sempre disposen els laboratoris de recerca. Anthropic ha volgut comprovar si Claude pot tapar aquest forat.
Segons explica la mateixa companyia, dos dels seus tècnics, sense experiència prèvia en optimització de kernels, van fer servir Claude per revisar i accelerar 36 implementacions de models biomoleculars de codi obert —eines de predicció d'estructures, disseny de proteïnes i genòmica— en menys de quatre setmanes. El resultat és una acceleració mitjana d'unes quatre vegades, amb kernels anomenats «FlashPairformer» fins a 2,9 vegades més ràpids en un dels càlculs més costosos, l'anomenada atenció triangular. L'equip també hi va afegir un mode de baixa memòria que permet fer prediccions de sistemes de més de 10.000 tokens en una sola targeta gràfica. Anthropic ha obert el codi resultant i copatrocina, amb l'empresa Adaptyv Bio, un concurs de disseny de proteïnes amb fins a un milió de dòlars en crèdits de còmput.
L'interès de la peça no és cap descobriment biològic nou sinó l'eficiència: si es confirma que un model de llenguatge pot optimitzar programari científic especialitzat sense que qui el fa servir sigui un expert en la matèria, molts laboratoris petits que no es poden permetre un enginyer dedicat a aquesta feina en sortirien beneficiats, amb prediccions més ràpides i més barates amb el mateix maquinari.
La feina, però, l'ha publicada i mesurada la mateixa empresa que ven Claude, sense cap auditoria externa que n'hagi replicat els resultats, i els bancs de proves i la manera de mesurar l'acceleració els ha triat també Anthropic. Tampoc no hi ha manera de verificar de manera independent que els dos tècnics no tenien, efectivament, experiència prèvia en optimització. Queda per veure, a més, si la comunitat científica adopta i manté a llarg termini aquest codi optimitzat un cop publicat.