Lawrence Livermore 国家实验室扩展 Claude for Enterprise 应用，助力科学家和研究人员
劳伦斯利弗莫尔国家实验室 (LLNL)，作为美国顶尖的研究机构之一，正将其 Claude for Enterprise 的部署扩展到整个实验室。此次扩展将为大约 10,000 名科学家、研究人员和工作人员提供先进的 AI 能力。LLNL 扩展 Claude 的访问权限，将有助于加强在核威慑、能源、材料科学和能源安全领域的研究，这是美国能源部国家实验室系统中 Claude for Enterprise 的最大规模部署之一。
LLNL 与 Anthropic 之间扩展的合作关系，为 AI 如何通过使科学家能够处理复杂数据集、生成假设以及利用理解科学背景的 AI 探索新的研究方向，来增强政府研究运营提供了一个蓝图。它展示了 AI 在推进科学研究和国家安全方面的变革潜力。它还有助于开发能源部网络中其他国家实验室可以学习和适应的方法。
Anthropic 公共部门主管 Thiyagu Ramasamy 表示：“我们很荣幸能够支持 LLNL 通过科学和技术使世界更安全。”“这种伙伴关系表明了 Anthropic 的前沿 AI 与世界一流的科学专业知识相结合的可能性。”
劳伦斯利弗莫尔国家实验室首席技术官 Greg Herweg 表示：“LLNL 一直处于计算科学的最前沿。”“这种扩展的合作伙伴关系表明，前沿 AI 如何能够提升世界一流的研究人员在应对人类面临的一些最紧迫挑战方面的能力。”
LLNL 的 Claude 应用程序套件包括专为政府环境设计的强大安全功能。该平台的扩展上下文窗口可以在单个查询中处理数百个文档、包含 100,000 多行代码的整个代码库或复杂的数据集——使科学家能够全面分析聚变实验或核模拟。企业安全功能包括单点登录 (SSO)、审计日志记录、基于角色的访问控制和端到端加密。
利用人工智能加速科学发现
LLNL 的科学家们正在跨学科地使用 Claude——从材料科学到计算生物学——有可能推动科学突破。通过在他们的运营中整合 Claude，LLNL 的研究人员能够：
- 加速科学发现：利用了解科学背景的 AI 助手处理和分析复杂的数据集、生成假设并探索新的研究方向。
- 加强协作：在可能跨越机密和非机密项目的跨学科团队中分享见解并建立在集体知识之上。
- 简化运营：减少花费在例行任务和文档上的时间，使科学家能够专注于高影响力的研究，从而保持美国在从核威慑到能源安全等关键领域的战略优势。
国家安全任务的安全性与合规性
Claude 支持 LLNL 团队从事以下工作：
- 应急响应：分析来自国家大气释放咨询中心 (NARAC) 的数据，以应对核、放射、化学或生物事件
- 能源安全：在 LLNL 2022 年实现聚变点火的历史性成就的基础上，推进聚变能源研究
- 先进制造：通过 AI 驱动的 3D 打印流程和制造数据分析，加速材料发现和优化
- 计算生物学：处理大量的模拟数据集，以推进生物安全研究并加速生物威胁检测能力
- 高性能计算：优化代码开发和科学计算工作流程，以最大限度地发挥 LLNL 世界一流的超级计算资源的影响
此次扩展是在一个成功的试点项目之后进行的，该项目是与美国国家实验室的首次 AI Jam，以及 3 月份的 aiEDGE 创新日，大约 3,200 名 LLNL 科学家和运营人员亲身体验了 Claude 如何加速和加强科学国家安全研究。
案例分析：AI在材料科学中的应用
在材料科学领域，LLNL的科学家们正面临着前所未有的挑战。新材料的研发周期漫长、成本高昂，且往往需要大量的实验验证。为了加速这一进程，LLNL的研究人员开始尝试将Claude引入到材料设计与优化中。
研究人员首先利用Claude分析了大量的材料科学文献和实验数据，Claude凭借其强大的自然语言处理能力，能够迅速提取出关键信息，并建立材料结构、性能与制备工艺之间的关联。更重要的是，Claude还能基于已有的数据，预测新材料的潜在性能，从而大大缩小了实验范围，降低了试错成本。
此外，Claude还被用于优化3D打印工艺。通过分析3D打印过程中的各种参数，如温度、打印速度、材料配比等，Claude能够预测不同参数组合对打印结果的影响，从而帮助研究人员找到最佳的打印方案。这不仅提高了打印效率，还改善了打印质量。
通过这些应用，LLNL的材料科学家们能够更高效地进行研究，加速新材料的发现与应用。这一案例充分展示了AI在科学研究中的巨大潜力。
数据佐证：AI对科研效率的提升
为了更直观地了解AI对科研效率的提升，LLNL进行了一项内部调查。调查结果显示，在使用Claude之后，科学家们在数据分析、文献综述和报告撰写等方面的工作效率平均提升了40%以上。
具体来说，数据分析方面，Claude能够在几分钟内处理完过去需要数小时甚至数天才能完成的数据集。文献综述方面，Claude能够迅速检索并总结大量的文献资料，帮助科学家们节省了大量的时间和精力。报告撰写方面，Claude能够根据科学家们提供的关键信息，自动生成结构清晰、内容详实的报告。
此外，调查还显示，使用Claude后，科学家们有更多的时间专注于创新性研究，从而提高了科研成果的质量。LLNL的科研人员普遍认为，AI已经成为他们科研工作中不可或缺的助手。
技术展望：AI在科研领域的未来发展
随着AI技术的不断发展，其在科研领域的应用前景将更加广阔。未来，AI不仅可以帮助科学家们提高工作效率，还可以在更深层次上改变科研的方式。
例如，AI可以通过自主学习和进化，不断优化实验设计，甚至可以自主进行实验。AI还可以通过分析大量的科研数据，发现隐藏在数据中的规律和趋势，从而为科学家们提供新的研究思路和方向。此外，AI还可以促进科研领域的跨学科合作，帮助不同领域的科学家们更好地交流和合作。
当然，AI在科研领域的应用也面临着一些挑战。例如，如何保证AI的可靠性和安全性，如何解决AI的伦理问题等。这些问题需要科学家、工程师和社会各界共同努力，才能找到合适的解决方案。
如何开始
有兴趣通过 Claude for Enterprise 转变其运营的组织可以 联系我们的公共部门团队 了解更多信息并开始使用。
此博客于 2025 年 7 月 11 日更新，其中包含来自 LLNL 的其他信息。
