Ångstrom использовал Claude Code для обучения модели, превзошедшей Meta UMA-OMC — 100 тысяч задач на GPU по спотовым ценам

Ångstrom AI (YC S24) в коллаборации с Кембриджским университетом (группа Csanyi) и AstraZeneca опубликовали работу DFT Accuracy on Crystal Structure Prediction with Machine Learning Interatomic Potentials, представив CSP-MACE-Å. Модель заменяет DFT (теорию функционала плотности) в предсказании кристаллических структур (CSP) с идентичной точностью, но в 10 000 раз быстрее. Она значительно превзошла UMA-OMC от Meta — предыдущий лучший ML-потенциал для органических молекулярных кристаллов.

Почему CSP важен

CSP определяет все возможные кристаллические полиморфы, которые может образовать молекула. Полиморфы имеют разные физические свойства, что создаёт риски для производства лекарств — в 1998 году неожиданная форма ритонавира обошлась Abbott в более $250 млн. DFT, золотой стандарт, занимает от дней до недель на молекулу. CSP-MACE-Å сокращает это до минут, позволяя оценивать гораздо больше структур-кандидатов.

Агентно-управляемый цикл экспериментов

Исследователи Ångstrom использовали Claude Code в качестве ассистента в итеративном цикле: гипотеза → дизайн эксперимента → запуск задачи → анализ результатов → следующая гипотеза. Claude преобразовывал планы в конкретные действия с помощью того же Anycloud CLI, которым команда пользовалась вручную. Он запускал пакеты задач, отслеживал статус, загружал результаты и строил графики/сводки.

Цикл породил примерно 100 000 GPU-задач, почти полностью на мультиоблачных спотовых инстансах в их собственных облачных аккаунтах. Claude обрабатывал разветвление и учёт между исследовательскими решениями, пока учёные сосредотачивались на интерпретации.

Контроль затрат с Anycloud

Технический директор Ångstrom Лоуренс Миджли: «Anycloud даёт мне уверенность отпускать агентов на волю, не беспокоясь, что они сожгут все наши вычислительные ресурсы. Теперь они продолжают работать всю ночь, автономно управляя моими экспериментами, пока я сплю.» CLI Anycloud и облачная конфигурация держали цикл экспериментов под контролем — критически важно, когда неудачный пакет может стоить тысячи долларов.

Бенчмарки

CSP-MACE-Å — первая модель, демонстрирующая точность уровня DFT для CSP, тогда как UMA-OMC не дотягивала до золотого стандарта DFT. Оценочные наборы Ångstrom (собственные + от AstraZeneca) подтвердили превосходство.