Claude ने एक उपन्यास एंजाइम प्रणाली की खोज की: AI-संचालित विज्ञान आ गया

23 सितंबर, 2026 को, Anthropic ने परिणाम प्रकाशित किए जिसमें दिखाया गया कि Claude ने 21 घंटे के विश्लेषण के बाद 950 एजेंटों द्वारा 210 मिलियन टोकन का उपयोग करके ART - CRISPR-जैसे गुणों वाली एक नई एंजाइम प्रणाली - की स्वायत्त रूप से खोज की। यह पाठ दिखाता है कि AI-संचालित परिकल्पना पीढ़ी कैसी दिखती है और अपने स्वयं के काम में उसी वर्कफ़्लो पैटर्न को कैसे लागू किया जाए।

Claude को कुछ ऐसा मिला जो पहले किसी ने नहीं देखा था। 2026 के वसंत में, Anthropic की नई जीवन विज्ञान प्रयोगशाला ने Claude को एक एकल उच्च-स्तरीय प्रॉम्प्ट दिया: रिवर्स ट्रांसक्रिपटेस (RTs - एंजाइम जो RNA को DNA में कॉपी करते हैं) के दिलचस्प नए उदाहरणों के लिए DNA अनुक्रमों के एक विशाल डेटाबेस को खोजें। 21 घंटे बाद, 950 एजेंटों द्वारा 210 मिलियन टोकन संसाधित करने के बाद, एक एजेंट ने एक असामान्य RT जीन के बगल में एक दोहराए जाने वाले DNA पैटर्न को देखा और लिखा: "[RT के बगल में DNA] शानदार है: मैं अपनी आँखों से एक टैंडम रिपीट ऐरे देख सकता हूँ … यह एक CRISPR-जैसा … रिपीट ऐरे है?!"

इस खोज को ऐरे-एसोसिएटेड रिवर्स ट्रांसक्रिपटेस (ART) कहा जाता है। Claude ने डेटाबेस से 200,000 से अधिक RTs एकत्र किए, उन्हें 3,500 उम्मीदवार प्रणालियों तक सीमित किया, फिर 20 सबसे आकर्षक तक - एक ऐसी प्रक्रिया जिसमें विशेषज्ञ वैज्ञानिकों को हफ्तों से महीनों लगते हैं। ART बैक्टीरियोफेज (वायरस जो बैक्टीरिया को संक्रमित करते हैं) में पाया जाता है और इसके तीन भाग होते हैं: RT स्वयं, एक साथी जीन, और समान रूप से फैले हुए DNA रिपीट अनुक्रमों की एक लंबी ऐरे। वह रिपीट लेआउट एक CRISPR ऐरे जैसा दिखता है। CRISPR पहले से ही जीन-संपादन चिकित्सा का आधार है। MIT और ब्रॉड इंस्टीट्यूट में एक CRISPR अग्रणी फेंग झांग ने इस परिणाम को "वास्तव में दिलचस्प और आगे की जांच के योग्य" कहा।

इस काम को सफल बनाने वाला वर्कफ़्लो था, न कि केवल मॉडल। Anthropic की टीम ने Claude को एक उच्च-स्तरीय लक्ष्य दिया, फिर एजेंटों को स्वायत्त रूप से चलाने दिया - साहित्य पढ़ना, तरीकों की जांच के लिए ज्ञात परिणामों को पुन: प्रस्तुत करना, छोटे उम्मीदवार रिपोर्ट तैयार करना, और प्रत्येक चरण में कमजोर उम्मीदवारों को गंभीर रूप से समाप्त करना। टीम ने Claude Science और Claude Code का उपयोग किया, जो आज किसी भी शोधकर्ता के लिए उपलब्ध उपकरण हैं। उनकी भूमिका प्रारंभिक प्रॉम्प्ट और प्रयोगशाला प्रयोगों की थी। बाकी Claude था। क्योंकि Claude परिकल्पनाओं को प्रचुर मात्रा में उत्पन्न करता है, टीम के मूल्यांकन एक प्रतिक्रिया संकेत बन गए: उन्होंने जो सीखा कि कौन से उम्मीदवार परीक्षण के लायक थे, वह अगले प्रॉम्प्ट में वापस चला गया, जिससे Claude को उनके वैज्ञानिक स्वाद की नकल करना सिखाया गया।

आपको इस पैटर्न का उपयोग करने के लिए आणविक जीव विज्ञान प्रयोगशाला की आवश्यकता नहीं है। मुख्य वर्कफ़्लो - एक डोमेन का सर्वेक्षण करें, उम्मीदवार रिपोर्ट तैयार करें, कमजोर उम्मीदवारों को समाप्त करें, अपने मूल्यांकन मानदंडों को प्रॉम्प्ट में वापस फीड करें - जहाँ भी आपके पास एक बड़ा असंरचित डेटासेट और परीक्षण के लायक एक परिकल्पना है, काम करता है। कानूनी मिसाल खनन, वित्तीय दस्तावेज़ विश्लेषण, साहित्य समीक्षा, प्रतिस्पर्धी खुफिया: पैटर्न स्थानांतरित होता है। उन चीजों के परिवार को परिभाषित करें जिनकी आप खोज कर रहे हैं। Claude से पहले ज्ञात परिणामों को पुन: प्रस्तुत करने के लिए कहें ताकि उसकी विधि को सत्यापित किया जा सके। एक फ़ंक्शन का प्रस्ताव करने वाले और सबूतों का वर्णन करने वाले छोटे रिपोर्टों का अनुरोध करें। मूल्यांकन करें कि उपयोगी उम्मीदवारों को शोर से क्या अलग किया - फिर उस मानदंड को अगले रन के लिए Claude को वापस दें।

आप अब क्या कर सकते हैं। Claude डेटासेट में बड़े पैमाने पर परिकल्पना पीढ़ी चला सकता है - जीव विज्ञान में और बहुत सारी असंरचित जानकारी वाले किसी भी क्षेत्र में। ART खोज तीन प्रथाओं को दिखाती है जो सीधे स्थानांतरित होती हैं: (1) Claude को सर्वेक्षण करने के लिए एक स्पष्ट परिवार के साथ एक उच्च-स्तरीय खोज लक्ष्य दें और उसे ज्ञात पैटर्न से बाहर गिरने वाले को चिह्नित करने के लिए कहें, (2) एक परिकल्पना और उसके पीछे के सबूतों को बताने वाले छोटे उम्मीदवार रिपोर्टों के लिए पूछें - न कि केवल एक सूची, और (3) आपके मूल्यांकन को कि कौन से उम्मीदवार उपयोगी थे, अगले प्रॉम्प्ट में वापस फीड करें। आपके निर्णय और Claude की व्यापकता के बीच का लूप वह जगह है जहाँ मूल्य रहता है।