Ångstrom nutzte Claude Code, um ein Modell zu trainieren, das Metas UMA-OMC schlug — 100k GPU-Jobs auf Spot

Ångstrom AI (YC S24) hat in Zusammenarbeit mit der University of Cambridge (Csanyi-Gruppe) und AstraZeneca die Arbeit DFT Accuracy on Crystal Structure Prediction with Machine Learning Interatomic Potentials veröffentlicht und stellt darin CSP-MACE-Å vor. Das Modell ersetzt DFT (Dichtefunktionaltheorie) in der Kristallstrukturvorhersage (CSP) mit identischer Genauigkeit, aber 10.000× Beschleunigung. Es übertraf deutlich Metas UMA-OMC, das bisher führende ML-Interatompotential für organische Molekülkristalle.

Warum CSP wichtig ist

CSP bestimmt alle möglichen Kristallpolymorphe, die ein Molekül bilden kann. Polymorphe haben unterschiedliche physikalische Eigenschaften, was ein Risiko für die Arzneimittelherstellung darstellt – 1998 kostete eine unerwartete Ritonavir-Form Abbott über 250 Millionen Dollar. DFT, der Goldstandard, benötigt Tage bis Wochen pro Molekül. CSP-MACE-Å reduziert dies auf Minuten und ermöglicht die Bewertung weitaus mehrerer Kandidatenstrukturen.

Agentengesteuerter Experimentierzyklus

Ångstrom-Forscher nutzten Claude Code als Forschungsassistenten im iterativen Zyklus: Hypothese → Versuchsplanung → Jobstart → Ergebnisanalyse → nächste Hypothese. Claude übersetzte Pläne mit der gleichen Anycloud CLI, die das Team manuell nutzte, in konkrete Aktionen. Es startete Job-Batches, überwachte den Status, lud Ergebnisse herunter und erstellte Diagramme/Zusammenfassungen.

Der Zyklus produzierte etwa 100.000 GPU-Jobs, fast vollständig auf Multi-Cloud-Spot-Instanzen in ihren eigenen Cloud-Konten. Claude kümmerte sich um die Verteilung und Buchhaltung zwischen Forschungsentscheidungen, während sich die Wissenschaftler auf die Interpretation konzentrierten.

Kostenkontrolle mit Anycloud

Ångstrom-CTO Laurence Midgley: „Anycloud gibt mir das Vertrauen, meine Agenten wirklich loszulassen, ohne zu befürchten, dass sie unsere gesamte Rechenleistung verschlingen. Heutzutage arbeiten sie die ganze Nacht weiter, verwalten meine Forschungsexperimente autonom, während ich schlafe.“ Die CLI und Cloud-Konfiguration von Anycloud hielten den Experimentierzyklus unter Kontrolle – entscheidend, wenn ein falscher Batch Tausende kosten könnte.

Benchmarks

CSP-MACE-Å ist das erste Modell, das DFT-Genauigkeit für CSP demonstriert, während UMA-OMC hinter dem Goldstandard DFT zurückblieb. Die Evaluierungssuiten von Ångstrom (eigene + von AstraZeneca) bestätigten die Überlegenheit.