Ångstrom usou Claude Code para treinar um modelo que superou o UMA-OMC da Meta — 100 mil jobs de GPU em Spot

Ångstrom AI (YC S24), em colaboração com a Universidade de Cambridge (grupo Csanyi) e a AstraZeneca, publicou DFT Accuracy on Crystal Structure Prediction with Machine Learning Interatomic Potentials, apresentando o CSP-MACE-Å. O modelo substitui o DFT (teoria do funcional da densidade) na predição de estruturas cristalinas (CSP) com precisão idêntica, mas com aceleração de 10.000×. Ele superou significativamente o UMA-OMC da Meta, o potencial interatômico de ML de última geração anterior para cristais moleculares orgânicos.

Por que o CSP é Importante

O CSP determina todos os possíveis polimorfos cristalinos que uma molécula pode formar. Polimorfos têm diferentes características físicas, representando risco para a fabricação de medicamentos — em 1998, uma forma inesperada de ritonavir custou mais de US$ 250 milhões à Abbott. O DFT, padrão ouro, leva dias a semanas por molécula. O CSP-MACE-Å reduz isso para minutos, permitindo a avaliação de muito mais estruturas candidatas.

Ciclo de Experimentos Orientado por Agentes

Pesquisadores da Ångstrom usaram o Claude Code como assistente de pesquisa no ciclo iterativo: hipótese → desenho de experimento → lançamento de job → análise de resultados → próxima hipótese. O Claude traduzia planos em ações concretas usando o mesmo Anycloud CLI que a equipe usava manualmente. Ele lançava lotes de jobs, monitorava o status, baixava resultados e gerava gráficos/resumos.

O ciclo produziu aproximadamente 100.000 jobs GPU, quase inteiramente em instâncias spot multi-cloud em suas próprias contas de nuvem. O Claude cuidava da distribuição e da contabilidade entre as decisões de pesquisa, enquanto os cientistas focavam na interpretação.

Controle de Custos com Anycloud

Laurence Midgley, CTO da Ångstrom: “O Anycloud me dá a confiança para realmente soltar meus agentes sem me preocupar que eles vão queimar todo nosso poder computacional. Hoje em dia, eles continuam trabalhando durante a noite, gerenciando autonomamente meus experimentos de pesquisa, enquanto eu durmo.” O CLI e a configuração de nuvem do Anycloud mantiveram o ciclo de experimentos sob controle — algo crítico quando um lote errado poderia custar milhares.

Benchmarks

O CSP-MACE-Å é o primeiro modelo a demonstrar precisão nível DFT para CSP, enquanto o UMA-OMC ficou aquém do padrão ouro DFT. As suítes de avaliação da Ångstrom (a própria + da AstraZeneca) confirmaram a superioridade.