Anthropic usa Claude para acelerar 30 modelos de biologia molecular

A mudança técnica mira o gargalo que trava arquiteturas modernas como AlphaFold3, OpenFold3 e Boltz-2. Essas redes gastam a maior parte do tempo e da memória calculando duas etapas específicas: a atenção triangular e a multiplicação triangular. Ambas operam sobre trincas de tokens para projetar a geometria tridimensional a partir da sequência de aminoácidos. A complexidade matemática dessas duas operações cresce ao cubo: dobrar o tamanho da molécula consome oito vezes mais tempo e memória da máquina. Triplicar a cadeia exige 27 vezes mais recursos.

Kernels cortam o gargalo cúbico das GPUs

Para contornar o problema, desenvolvedores escrevem kernels, camadas de software que traduzem instruções diretamente para aceleradores gráficos como GPUs. A Nvidia já mantinha projetos próprios nessa frente com bibliotecas como cuEquivariance e BioNeMo. O Claude seguiu esse caminho ao reescrever rotinas e gerar um modo de baixa memória. Com a mudança, o sistema prevê estruturas moleculares com mais de 10.000 tokens — entre aminoácidos, nucleotídeos, pequenos íons e moléculas — em um único nó de GPU NVIDIA. A tarefa exigia clusters inteiros.

A própria Anthropic admite que o desenho automatizado de proteínas custava caro demais. Em testes anteriores com agentes autônomos que criavam ligantes de proteínas de novo na plataforma de computação Modal, a empresa gastava até 10.000 dólares por alvo molecular. Essa despesa equivalia a cerca de 2.500 horas de uso de placas NVIDIA H100, um volume de processamento fora do alcance da maioria dos laboratórios acadêmicos. Em um experimento preliminar, o Claude Mythos 5.1 havia acelerado sete ferramentas biológicas em 2,5 vezes. A rodada mais recente combinou otimização de código e simplificação da arquitetura de agentes, derrubando o consumo computacional in silico em duas ordens de grandeza.

O ganho anunciado depende do nível de precisão

Os números divulgados pela empresa exigem leitura atenta dos compromissos técnicos. O ganho médio de velocidade de 4x pressupõe aceitar pequenas perdas de precisão nos cálculos numéricos das previsões. Quando o pesquisador exige saídas idênticas às dos modelos originais, o ganho de velocidade cai para quase 2x. A Anthropic não publicou benchmarks independentes no anúncio, apenas os dados do próprio relatório técnico. O teste prático do código fica agora por conta da comunidade científica que baixar os repositórios públicos.

Para testar as moléculas desenhadas no mundo físico, a Anthropic lançou uma competição com a Adaptyv Bio focada em cinco problemas biológicos complexos. O concurso oferece até 1 milhão de dólares em créditos de Claude e 250.000 dólares em horas de computação na plataforma Modal, com apoio da Twist Bioscience. A Adaptyv fará a validação em laboratório úmido para mais de 5.000 estruturas geradas por participantes. O processo vai checar se as moléculas projetadas pelas máquinas funcionam de fato fora do computador.