Branchenleitfaden: Forschungslabore
Claude in der wissenschaftlichen Forschung nutzen: Ein Labor mit KI führen
Für das Labor entwickelt, nicht nur für die einzelne Publikation.
Dieser Leitfaden richtet sich an Principal Investigators, Laborleiterinnen und Laborleiter, Research Software Engineers und Mitarbeitende der Forschungsverwaltung, die Claude von Anthropic labor- oder institutsweit einsetzen wollen: gemeinsame Analyse-Pipelines, Labordokumentation, Förderanträge, Onboarding und die Überprüfung computergestützter Arbeit. Wenn Sie als einzelne Forscherin oder einzelner Forscher Unterstützung beim eigenen Lesen und Schreiben suchen, behandelt das unser separater Leitfaden für Forschende. Diese Seite befasst sich mit dem Labor als Einheit.
Claude in der wissenschaftlichen Forschung nutzen bedeutet auf Laborebene, gemeinsame Workflows aufzubauen: Analyse-Pipelines, die jeder erneut ausführen kann, Protokolle und SOPs, die aktuell gehalten werden, Literaturverfolgung für die Fragen der Gruppe, Förderanträge, die aus den eigenen Ergebnissen des Labors entstehen, und ein Prüfschritt, der Code, Berechnungen und Zitate kontrolliert, bevor etwas veröffentlicht wird. Anthropic bietet eine Beta-Workbench für die Wissenschaft, kostenlose Team-Plätze für berechtigte PIs und Forschungsguthaben über sein AI for Science-Programm. Die Fragestellung, die Interpretation und die Verantwortung bleiben bei den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern.
Veröffentlicht
Das Wichtigste in Kürze
- Auf Laborebene liegt der größte Nutzen in gemeinsamen Analyse-Pipelines, Protokollen und SOPs, Literaturverfolgung, Förderanträgen, Onboarding und computergestützter Überprüfung.
- Anthropics Beta-Workbench für die Wissenschaft, im Juni 2026 gestartet, enthält einen Reviewer-Agenten, der Zitate und Berechnungen prüft.
- Anthropic kündigte im August 2026 10.000 kostenlose Claude-Team-Plätze für berechtigte PIs sowie erweiterte AI for Science-Forschungsguthaben an.
- Zu den in Anthropics Beiträgen genannten Laboren gehören das Cheeseman Lab am Whitehead Institute, das Biomni-Projekt der Stanford University, UCSF und das Allen Institute.
- Für KI-gestützte Arbeit gelten dieselben Regeln zu Reproduzierbarkeit und Forschungsintegrität wie für jede andere Methode.
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Prompts, die Sie heute nutzen können
Aus einem Notebook eine gemeinsame Pipeline machen
Du bist Research Software Engineer für ein Labor. Refaktoriere das folgende Analyse-Notebook zu einer reproduzierbaren Pipeline: einem Kommandozeilen-Skript mit Parametern für Eingabepfade und Schwellenwerte, fixierten Paketversionen in einer Requirements-Datei, einem README, das Eingaben und Ausgaben beschreibt, und Tests, die auf einem kleinen synthetischen Datensatz laufen. Behalte die wissenschaftliche Logik unverändert bei und liste jede Stelle auf, an der du das beabsichtigte Verhalten erraten musstest. Notebook: [paste].
Die Liste der Annahmen ist der Punkt, an dem die ursprüngliche Autorin oder der ursprüngliche Autor die Absicht bestätigen muss, bevor das Labor die Pipeline übernimmt.
Überprüfung des Versuchsdesigns
Überprüfe das folgende Versuchsdesign wie eine skeptische Kollegin oder ein skeptischer Kollege aus unserem Fachgebiet. Identifiziere Störvariablen, fehlende Kontrollen, unterpowerte Vergleiche und Quellen für Batch-Effekte, und schlage konkrete Änderungen vor. Erkläre bei jedem Vorschlag, welches Problem er verhindert. Ändere die wissenschaftliche Fragestellung nicht. Liste außerdem die Annahmen auf, die ich in den Methoden explizit nennen sollte. Design: [paste].
Nach dem Problem zu fragen, das jede Änderung verhindert, hilft dir zu beurteilen, welche Vorschläge wirklich wichtig sind.
Entwurf der Specific Aims für einen Förderantrag
Verfasse eine Specific-Aims-Seite für einen Förderantrag, ausschließlich basierend auf den vorläufigen Ergebnissen, Abbildungslegenden und der Forschungszusammenfassung, die ich eingefügt habe. Strukturiere sie so: die Wissenslücke, das langfristige Ziel, das Ziel und die zentrale Hypothese, die Begründung, drei Aims mit je einem Satz zu Ansatz und erwartetem Ergebnis, sowie die erwartete Wirkung. Halte die Aussagen im Rahmen dessen, was die vorläufigen Daten stützen, und markiere jede Aussage, die einen Beleg braucht, mit [CITE]. Material: [paste].
Prüfe die aktuellen Formatvorgaben des Fördergebers; die obige Struktur ist ein gängiges Muster, keine Vorlage eines bestimmten Fördergebers.
Protokoll-Update aus einer Laborbesprechung
Hier ist unsere aktuelle SOP für den Assay sowie die Notizen der heutigen Laborbesprechung, in der wir Änderungen vereinbart haben. Erstelle eine aktualisierte SOP, bei der jede Änderung oben in einem Änderungsprotokoll erfasst ist, behalte alle unveränderten Schritte wortwörtlich bei und liste jede vereinbarte Änderung auf, die im Widerspruch zu einem anderen Schritt oder zu den Sicherheitshinweisen steht. SOP und Besprechungsnotizen: [paste].
Die wortwörtliche Beibehaltung unveränderter Schritte macht das Update leicht überprüfbar.
Hypothesengenerierung aus den Labordaten
Schlage auf Basis der Zusammenfassung unserer Ergebnisse und der beigefügten Papers fünf testbare Hypothesen vor, die den unten beschriebenen unerwarteten Befund erklären könnten. Nenne für jede die Vorhersage, das einfachste Experiment, das sie widerlegen könnte, sowie welche Evidenz aus dem beigefügten Material sie stützt oder schwächt. Ranke sie danach, wie kostengünstig sie sich testen lassen. Material: [paste].
Die Rangordnung nach Testkosten hält das Ergebnis für die Planung nützlich statt spekulativ.
Von Anthropic
Was Anthropic für Wissenschaftliche Forschungslabore anbietet
Claude Science
Eine im Juni 2026 eingeführte Beta-KI-Workbench für Wissenschaftler für die Pläne Pro, Max, Team und Enterprise, mit mehr als sechzig kuratierten Skills und Connectors, Darstellung von Proteinstrukturen und Genom-Tracks, Verwaltung von Rechenleistung über Laptops, HPC-Cluster oder GPUs sowie einem Reviewer-Agenten zur Überprüfung von Zitaten und Berechnungen mit auditierbaren Artefakten.
· Quelle
AI for Science program
Ein Programm von Anthropic, das Forschenden an Forschungseinrichtungen, die an wissenschaftlichen Projekten mit hoher Wirkung arbeiten, kostenlose API-Guthaben bietet, zunächst mit Schwerpunkt auf Biologie und Life Sciences, einschließlich biologischer Systeme, genetischer Daten, Arzneimittelforschung und landwirtschaftlicher Produktivität.
· Quelle
Expanding support for scientists
Eine Ankündigung vom August 2026 über kostenlose Standard-Claude-Team-Plätze für Principal Investigators an akademischen und gemeinnützigen Einrichtungen, erweiterte AI for Science-Guthaben mit einem auf rechenintensive Forschung ausgeweiteten Umfang und ein Life-Sciences-Verifizierungsprogramm mit der US-Regierung.
· Quelle
Claude for Life Sciences
Anthropics Angebot für Life Sciences, eingeführt im Oktober 2025, mit Connectors zu Forschungstools wie PubMed, Benchling, BioRender, Wileys Scholar Gateway, Synapse.org und 10x Genomics.
· Quelle
In der Praxis
Wie Wissenschaftliche Forschungslabore-Teams Claude nutzen
Laut der von Anthropic veröffentlichten Kundengeschichte
Biomni
Laut Anthropics Beitrag vom Januar 2026 über die Beschleunigung wissenschaftlicher Forschung schloss Biomni, ein auf Claude aufbauendes Stanford-Projekt, genomweite Assoziationsstudien in Minuten statt in Monaten ab und analysierte Hunderte von Wearable-Datendateien in etwas mehr als einer halben Stunde.
Laut der von Anthropic veröffentlichten Kundengeschichte
Cheeseman Lab
Anthropics Beitrag vom Januar 2026 beschreibt, wie das Cheeseman Lab am Whitehead Institute ein Claude-gestütztes Tool entwickelte, um die Interpretation von CRISPR-Gen-Knockout-Experimenten zu automatisieren.
Laut der von Anthropic veröffentlichten Kundengeschichte
UCSF Brain Tumor Center
In Anthropics Ankündigung der Workbench im Juni 2026 sagte eine Forscherin am UCSF Brain Tumor Center, dass die Workbench umfassende Keimbahn-Abklärungen in etwa einem Zehntel der vorherigen Zeit ermöglichte.
Laut der von Anthropic veröffentlichten Kundengeschichte
Allen Institute
Anthropics Ankündigung vom Juni 2026 beschreibt, wie ein Neurowissenschaftler am Allen Institute mehrere umfangreiche Reviews mit von Reviewer-Agenten geprüften Zitaten erstellte.
Laut der von Anthropic veröffentlichten Kundengeschichte
FutureHouse
Der Mitgründer von FutureHouse sagte in Anthropics Ankündigung zu Life Sciences vom Oktober 2025, dass Claude einen wesentlichen Teil der Bioinformatik- und Literaturanalyse-Workflows der Organisation antreibt.
Beispielhafter Ablauf
Die zentrale Analyse eines Labors reproduzierbar machen
- Der Research Software Engineer des Labors bittet Claude, ein weit verbreitetes Notebook in eine Pipeline mit Tests und einem README umzuwandeln.
- Claude erstellt die Pipeline und listet die Stellen auf, an denen das beabsichtigte Verhalten unklar war.
- Der Postdoc, der das Notebook geschrieben hat, klärt jede Frage, und ein Schwellenwert stellt sich als versehentlich gesetzt heraus.
- Ein zweites Labormitglied führt die Pipeline auf einem Datensatz mit bekannten Ergebnissen aus und bestätigt, dass die Ausgaben übereinstimmen.
- Der PI genehmigt die Pipeline als Laborstandard, und neue Mitglieder starten von dort aus.
Wissenschaftliche Forschungslabore und Claude: die veröffentlichten Zahlen
| Kennzahl | Kontext | Quelle |
|---|---|---|
| genome-wide association studies in 20 minutes | Biomni, ein Claude-basierter Agent aus Stanford, laut Anthropics Beitrag vom Januar 2026 | Quelle |
| 450+ wearable data files from 30 people in 35 minutes | Biomni-Analyse, manuell geschätzt als dreiwöchige Aufgabe, laut Anthropics Beitrag vom Januar 2026 | Quelle |
| roughly one-tenth the time | Keimbahn-Abklärungen am UCSF Brain Tumor Center, laut Anthropics Ankündigung vom Juni 2026 | Quelle |
| 10,000 free standard Claude Team seats for scientists | Für PIs oder vergleichbare Positionen an akademischen und gemeinnützigen Einrichtungen, laut Anthropics Ankündigung vom August 2026 | Quelle |
Kernworkflows
Anwendungsfälle von Claude in der wissenschaftlichen Forschung für Labore und Institute
Hier zahlt sich KI für die wissenschaftliche Forschung und KI für Forschungslabore auf Gruppenebene aus, nicht nur für Einzelpersonen.
Gemeinsame Analyse-Pipelines
KI für die Analyse von Labordaten macht aus dem Notebook einer einzelnen Person eine dokumentierte, getestete Pipeline, die das gesamte Labor erneut ausführen kann, was der Reproduzierbarkeit dient.
Protokolle und SOPs
Entscheidungen aus Laborbesprechungen werden zu aktualisierten Protokollen mit Änderungsprotokollen, und Sicherheitshinweise werden auf Widersprüche geprüft.
Hypothesen und Design
KI für die Hypothesengenerierung und KI für die Überprüfung des Versuchsdesigns, gestützt auf eigene Daten und beigefügte Papers, zur Beurteilung durch PI und Team.
Förderanträge schreiben
KI für das Schreiben von Förderanträgen entwirft Aims-Seiten, Bedeutungsabschnitte und Fortschrittsberichte aus den eigenen Ergebnissen des Labors, wobei Aussagen für Zitate markiert werden.
Onboarding
Neue Studierende und Mitarbeitende erhalten Erklärungen zur Codebasis, den Methoden und früheren Entscheidungen des Labors, basierend auf Labordokumenten.
Computergestützte Überprüfung
Prüfung von Code, Statistik und Zitaten vor der Einreichung, unter anderem mit dem Reviewer-Agenten in Anthropics wissenschaftlicher Workbench.
Was Anthropic Wissenschaftlern bietet
Anthropics Workbench und Programme für Forschungseinrichtungen
Im Juni 2026 veröffentlichte Anthropic eine Beta-KI-Workbench für Wissenschaftler, verfügbar in den Plänen Pro, Max, Team und Enterprise. Laut Anthropic umfasst sie mehr als sechzig kuratierte Skills und Connectors, vorkonfiguriert für Genomik, Einzelzellforschung, Proteomik, Strukturbiologie und Cheminformatik; stellt Proteinstrukturen, Genom-Browser-Tracks und chemische Strukturen dar; verwaltet Rechenleistung über Laptops, HPC-Cluster oder On-Demand-GPUs hinweg; und enthält einen Reviewer-Agenten zur Überprüfung von Zitaten und Berechnungen, mit auditierbaren Artefakten und vollständiger Code-Historie.
Für den Zugang bietet Anthropics AI for Science-Programm seit Mai 2025 kostenlose API-Guthaben für Forschende an Forschungseinrichtungen, die an Projekten mit hoher Wirkung arbeiten. Im August 2026 kündigte Anthropic 10.000 kostenlose Standard-Claude-Team-Plätze für PIs und vergleichbare Positionen an akademischen und gemeinnützigen Einrichtungen an und erweiterte AI for Science über die Biologie hinaus auf ambitionierte, rechenintensive Forschung.
Labore in der Biologie können außerdem die Life-Sciences-Connectors nutzen, die Anthropic veröffentlicht hat, darunter PubMed, Benchling, bioRxiv und medRxiv sowie Synapse.org. Prüfen Sie, welche Modelle und Connectors im Plan Ihrer Einrichtung enthalten sind, da Anthropic erklärt hat, dass einige seiner Modelle professionelle biologische Anfragen außerhalb eines separaten Verifizierungsprogramms blockieren.
Was Labore berichten
Wie Forschungslabore KI nutzen
Anthropics Beitrag vom Januar 2026 über die Beschleunigung wissenschaftlicher Forschung beschreibt Biomni, ein auf Claude aufbauendes Stanford-Projekt, das genomweite Assoziationsstudien in Minuten statt in den sonst üblichen Monaten abschließt und Hunderte von Wearable-Datendateien in etwas mehr als einer halben Stunde analysiert. Das Cheeseman Lab am Whitehead Institute entwickelte ein Claude-gestütztes Tool zur Unterstützung bei der Interpretation von CRISPR-Gen-Knockout-Experimenten.
In Anthropics Ankündigung der Workbench im Juni 2026 beschrieb eine Forscherin am UCSF Brain Tumor Center, dass sich Keimbahn-Abklärungen in etwa einem Zehntel der vorherigen Zeit abschließen ließen, und ein Neurowissenschaftler am Allen Institute berichtete, umfangreiche Reviews mit von Reviewer-Agenten geprüften Zitaten erstellt zu haben. FutureHouse erklärte, dass Claude einen wesentlichen Teil der eigenen Bioinformatik- und Literaturanalyse-Workflows antreibt.
Der gemeinsame Nenner ist die Hebelwirkung auf vorhandenes Fachwissen. In jedem Fall definierten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler die Fragestellung und beurteilten das Ergebnis, während Claude Analyse, Unterstützung bei der Interpretation und Prüfung in einem Tempo übernahm, das ein kleines Team nicht erreichen könnte.
Werkzeuge auswählen
Claude vs. ChatGPT für die Forschung und die Wahl eines KI-Forschungsassistenten
Der Vergleich Claude vs. ChatGPT für die Forschung sollte anhand der realen Arbeit Ihres Labors erfolgen: einer bereits validierten Pipeline, einer bereits beantworteten Literaturfrage und einem bereits geprüften Abschnitt eines Förderantrags. Vergleichen Sie die Korrektheit von Code und Statistik, das Zitierverhalten und den Umgang mit Unsicherheit.
Für eine Einrichtung bedeutet die Wahl eines KI-Forschungsassistenten auch die Wahl eines Governance-Modells: welcher Plan, welche Daten verwendet werden dürfen, wie computergestützte Arbeit überprüft wird und wie der Einsatz von KI in Publikationen und Förderanträgen gemäß den Richtlinien von Fördergeber und Fachzeitschrift offengelegt wird.
Die meisten Labore profitieren von einem gemeinsamen Setup, statt dass jedes Mitglied ein persönliches Tool nutzt. Gemeinsame Projekte enthalten die Protokolle, Code-Konventionen und früheren Entscheidungen des Labors, sodass die Arbeit jedes Mitglieds vom selben Kontext ausgeht.
Erste Schritte
Ein Plan für das erste Semester eines Labors
Labor-Normen vereinbaren
Legen Sie fest, welche Daten verwendet werden dürfen, wie KI-gestützte Arbeit überprüft wird und wie sie in Publikationen und Förderanträgen offengelegt wird.
Eine Pipeline auswählen
Machen Sie aus dem meistgenutzten Analyse-Notebook eine getestete, dokumentierte Pipeline und lassen Sie sie von einer zweiten Person validieren.
Das Laborprojekt aufbauen
Sammeln Sie SOPs, Code-Konventionen und zentrale Papers in einem gemeinsamen Projekt, damit alle vom selben Kontext ausgehen.
Berechtigung prüfen
Prüfen Sie, ob Ihre Einrichtung oder Ihr PI für Anthropics kostenlose Team-Plätze oder AI for Science-Guthaben infrage kommt.
Grenzen
Forschungsintegrität, Reproduzierbarkeit und Ethik
Ist der Einsatz von KI in der wissenschaftlichen Forschung ethisch vertretbar? Das kann er sein, wenn die Nutzung offengelegt wird, wie es Ihr Fachgebiet und die Fördergeber verlangen, wenn die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler für jede Aussage verantwortlich bleiben und wenn KI-gestützte Analysen ebenso reproduzierbar und überprüfbar sind wie jede andere Methode. Nicht offengelegtes KI-Schreiben, erfundene Zitate und ungeprüfte Analysen sind Integritätsprobleme, unabhängig vom eingesetzten Werkzeug.
Claude kann Code erzeugen, der läuft, aber das Falsche berechnet, oder ein Zitat, das nicht existiert. Testen Sie Pipelines an Daten mit bekannten Ergebnissen, überprüfen Sie jedes Zitat und halten Sie Code und Prompts unter Versionskontrolle, damit andere die Arbeit reproduzieren können.
Forschungsdaten können Informationen zu menschlichen Studienteilnehmern, unveröffentlichte Ergebnisse oder kontrollierte Daten enthalten. Halten Sie sich an Ihre Ethikkommission (IRB), Data-Use-Agreements und institutionellen Richtlinien und nutzen Sie ausschließlich von Ihrer Einrichtung genehmigte Deployments.
Machen Sie KI zum Teil guter Laborpraxis
Labore, die verlässliche Ergebnisse mit KI erzielen, behandeln sie wie jede andere Methode: dokumentiert, getestet und überprüft. Das kostenlose Curriculum von Nightschool AI ist von der ersten Lektion an praxisnah.
Häufig gestellte Fragen
Kann KI Experimente entwerfen?
KI kann Versuchsdesigns überprüfen und Verbesserungen vorschlagen, etwa bei fehlenden Kontrollen, Störvariablen und Batch-Effekten, und Experimente vorschlagen, die eine Hypothese widerlegen könnten. Die wissenschaftliche Fragestellung, das endgültige Design und die Interpretation liegen bei den Forschenden, die das System und seine Grenzen kennen.
Kann KI Forschungshypothesen generieren?
Ja, wenn sie auf Ihren Daten und der Literatur beruht, und das nützliche Ergebnis ist eine nach Priorität geordnete Liste testbarer Hypothesen mit Vorhersagen und widerlegenden Experimenten. Betrachten Sie sie als Ausgangspunkt für Diskussionen. Anthropic hat außerdem einen Skill zur wissenschaftlichen Problemauswahl für Life-Sciences-Teams veröffentlicht.
Kann KI wissenschaftliche Literatur durchsuchen und zusammenfassen?
Ja, besonders mit Literatur-Connectors wie PubMed und bioRxiv, sofern sie im Plan enthalten sind. Beschränken Sie Zitate auf Papers, die Sie selbst abgerufen oder beigefügt haben, und überprüfen Sie jedes einzelne. Für individuelle Unterstützung beim Lesen und Schreiben geht unser separater Leitfaden für Forschende tiefer ins Detail.
Ist der Einsatz von KI in der wissenschaftlichen Forschung ethisch vertretbar?
Das kann er sein, mit einer Offenlegung, die den Richtlinien von Fachgebiet, Fördergeber und Fachzeitschrift entspricht, mit voller Verantwortung der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler für jede Aussage und mit KI-gestützten Analysen, die reproduzierbar und überprüft sind. Erfundene Zitate und ungeprüfte Analysen sind Integritätsverstöße, unabhängig vom Werkzeug.
Kann KI neue Algorithmen oder Materialien entdecken?
KI kann Teile der Entdeckungsarbeit beschleunigen, etwa das Durchsuchen von Literatur, das Schreiben von Analysecode und das Vorschlagen zu testender Kandidaten, und Anthropics Beiträge beschreiben Labore, die mit Claude die Genomanalyse beschleunigen. Entdeckungsansprüche erfordern weiterhin experimentelle Validierung und Peer-Review.
Was ist Anthropics wissenschaftliche Workbench?
Im Juni 2026 als Beta für die Pläne Pro, Max, Team und Enterprise eingeführt, ist sie eine Umgebung für Wissenschaftler mit mehr als sechzig kuratierten Skills und Connectors, Visualisierung von Proteinstrukturen und Genom-Tracks, Verwaltung von Rechenleistung über lokale und HPC-Ressourcen hinweg sowie einem Reviewer-Agenten, der Zitate und Berechnungen prüft.
Kann KI beim Schreiben von Förderanträgen helfen?
Ja, als Hilfe beim Entwerfen, aufbauend auf den eigenen vorläufigen Ergebnissen: Aims-Seiten, Abschnitte zu Bedeutung und Ansatz sowie Fortschrittsberichte. Halten Sie Aussagen im Rahmen dessen, was Ihre Daten stützen, überprüfen Sie jedes Zitat und befolgen Sie die Regeln Ihres Fördergebers zu KI-Nutzung und Offenlegung.
Wie erhalten Labore Zugang zu Claude für die Forschung?
Anthropic kündigte im August 2026 10.000 kostenlose Standard-Claude-Team-Plätze für PIs und vergleichbare Positionen an akademischen und gemeinnützigen Einrichtungen an, und das AI for Science-Programm bietet API-Guthaben für berechtigte Projekte an Forschungseinrichtungen. Prüfen Sie Anthropics Ankündigungen für die aktuelle Berechtigung.
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