LLNL 扩展 Claude：AI 赋能科研，加速科学发现，保障国家安全

劳伦斯·利弗莫尔国家实验室 (LLNL) 扩展 Claude for Enterprise 的使用，赋能科学家和研究人员

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，正在将其 Claude for Enterprise 的部署扩展到整个实验室。这一扩展将使大约 10,000 名科学家、研究人员和工作人员能够使用先进的 AI 功能。LLNL 扩展 Claude 访问权限将有助于加强核威慑、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。

建立在已证实的伙伴关系之上

LLNL 和 Anthropic 之间扩展的合作伙伴关系，可以作为 AI 如何通过使科学家能够处理复杂的数据集、生成假设以及探索具有理解科学背景的 AI 的新研究方向，来增强政府研究运营的蓝图。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 公共部门负责人 Thiyagu Ramasamy 表示：“我们很荣幸能够支持 LLNL 通过科学技术使世界更安全这一使命。这种伙伴关系表明了 Anthropic 的尖端 AI 遇到世界一流的科学专业知识时，可能发生的情况。”

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了前沿 AI 如何能够扩大世界一流的研究人员在应对人类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，从而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 AI 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，都有可能推动科学突破。通过在其运营中集成 Claude，LLNL 的研究人员能够：

加速科学发现： 使用了解科学背景的 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： 跨可能跨越机密和非机密项目的跨学科团队共享见解并建立在集体知识之上。
简化运营： 减少花在日常任务和文档编制上的时间，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与合规

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、放射性、化学或生物事件
能源安全： 在 LLNL 2022 年实现聚变点火这一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

在此扩展之前，LLNL 已经成功完成了一个试点项目，即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。

展望未来：AI 驱动的科研新纪元

劳伦斯·利弗莫尔国家实验室对 Claude for Enterprise 的大规模部署，预示着 AI 在科学研究领域应用的巨大潜力。它不仅能够显著提升科研效率，加速科学发现的进程，还能通过其强大的安全功能，保障国家安全相关研究的顺利进行。这一合作模式为其他国家实验室提供了宝贵的借鉴经验，有望在更广泛的范围内推动 AI 技术与科学研究的深度融合。

可以预见，随着 AI 技术的不断发展，未来的科研工作将更加智能化、高效化。科学家们将能够借助 AI 强大的数据处理和分析能力，从海量信息中快速提取有价值的线索，从而加速科研突破。同时，AI 还能在模拟实验、优化设计等方面发挥重要作用，为科研工作提供更强大的支持。

加速科研突破：LLNL 科学家如何利用 Claude

在 LLNL，科学家们正在积极探索 Claude 在各个学科领域的应用，力求通过 AI 技术驱动科研突破。以下是一些具体的应用场景：

材料科学： 利用 Claude 分析大量的材料数据，预测新材料的性能，加速新材料的发现和应用。
计算生物学： 通过 Claude 处理和分析生物模拟数据，加速生物威胁检测和 biosecurity 研究。
能源安全： 借助 Claude 优化聚变反应堆的设计，提高聚变能源的效率和安全性。

这些应用仅仅是 AI 在科研领域应用的冰山一角。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI 将在未来的科研工作中发挥越来越重要的作用。

安全与合规：保障国家安全任务的基石

对于涉及国家安全的研究项目，安全与合规是至关重要的。Claude for Enterprise 提供了强大的安全功能，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，可以有效保护敏感数据，确保研究过程的安全性。

此外，Claude 还支持 LLNL 团队执行以下任务：

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、放射性、化学或生物事件。
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。
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。

通过这些措施，LLNL 能够确保其科研工作在安全、合规的前提下顺利进行，为国家安全提供坚实的保障。

结论：AI 赋能科研，共创美好未来

劳伦斯·利弗莫尔国家实验室扩展 Claude for Enterprise 的使用，是 AI 技术与科学研究深度融合的又一典范。它不仅能够提升科研效率，加速科学发现的进程，还能为国家安全提供坚实的保障。我们有理由相信，在 AI 的助力下，未来的科研工作将更加智能化、高效化，为人类社会的发展进步做出更大的贡献。

随着越来越多的科研机构和企业意识到 AI 的巨大潜力，AI 在科研领域的应用将会越来越广泛。我们期待看到更多像 LLNL 这样的机构，积极拥抱 AI 技术，共同开启 AI 赋能科研的新篇章。

AI 在科研领域的未来展望

人工智能（AI）正在迅速改变科学研究的格局，为科学家们提供了前所未有的工具和能力。展望未来，AI 在科研领域的应用前景广阔，以下是一些值得关注的趋势：

自动化实验设计与执行： AI 可以自动设计实验方案，控制实验设备，并分析实验数据，从而大大缩短实验周期，提高实验效率。
智能数据分析与挖掘： AI 可以从海量科研数据中提取有价值的信息，发现隐藏的规律和关联，为科学研究提供新的思路和方向。
个性化学习与知识发现： AI 可以根据科学家的知识背景和研究兴趣，推荐相关的文献和资源，帮助科学家快速学习和掌握新的知识。
跨学科知识融合与创新： AI 可以将不同学科的知识进行融合，促进跨学科的交流与合作，激发新的创新思路。

这些趋势表明，AI 将在未来的科研工作中扮演越来越重要的角色。科学家们需要积极学习和掌握 AI 技术，才能更好地利用 AI 推动科学研究的发展。

如何充分利用 AI 赋能科研

为了充分利用 AI 赋能科研，科研机构和科学家们需要采取以下措施：

加强 AI 技术人才培养： 培养一批既懂科学研究又懂 AI 技术的复合型人才，为 AI 在科研领域的应用提供人才保障。
构建 AI 驱动的科研平台： 建设集数据管理、模型训练、结果可视化于一体的 AI 驱动的科研平台，为科学家提供便捷的 AI 工具和服务。
推动科研数据开放共享： 促进科研数据的开放共享，为 AI 模型训练提供充足的数据资源，提高 AI 模型的效果。
加强 AI 伦理规范建设： 制定 AI 伦理规范，确保 AI 在科研领域的应用符合伦理道德，避免潜在的风险。

通过这些措施，我们可以更好地利用 AI 赋能科研，推动科学研究不断向前发展。

结论：AI 赋能科研，共创美好未来

入门指南

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以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 的更多信息。

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