Згідно з оголошенням, опублікованим на веб-сайті компанії, Anthropic у четвер відкрила попередній перегляд Model Hardware Standard (MHS), спільної специфікації, розробленої для того, щоб дозволити агентам штучного інтелекту безпечно керувати фізичними пристроями, такими як мікроскопи, прилади для обробки рідин і роботизовані руки.

Компанія надає першій групі науково-дослідницьких лабораторій і передових виробників доступ до попередньої версії та заявляє, що планує зробити стандарт відкритим вихідним кодом після того, як будуть розроблені оцінки безпеки та найкращі практики з партнерами в галузі науки, робототехніки, електроніки та виробництва.

Вирішення вузького місця інтеграції

Anthropic каже, що проект розпочався як співпраця з HHMI Janelia Research Campus, дослідницьким містечком Медичного інституту Говарда Хьюза. Проблема, на яку вона націлена, знайома кожному, хто працював у лабораторії чи на заводі: більшість інструментів не спілкуються між собою, і їх інтеграція зазвичай вимагає тижнів або місяців роботи спеціалістів зі створення індивідуальних з’єднань.

Що стосується MHS, Anthropic каже, що інтеграційна робота скорочується до годин або хвилин. Після підключення пристроїв агенти штучного інтелекту можуть організовувати автономні цілодобові експерименти, обмірковуючи кожен крок експерименту, оновлюючи параметри в реальному часі та, у деяких випадках, відновлюючи апаратні помилки без втручання людини. У компанії стверджують, що стандарт уже використовувався для виконання завдань, починаючи від звичайних експериментів з відкриття ліків і закінчуючи лазерним калібруванням на квантовому комп’ютері.

Щоб отримати більше інформації про інструменти, що змінюють розробку штучного інтелекту, [AI Buzz Wire відстежує кожен великий випуск] (https://aibuzzwire.news) у всій галузі.

Як працює стандарт

В основі MHS лежить стандартизований драйвер: програмне забезпечення, яке виконує перехід між операційною системою комп’ютера та апаратним пристроєм. Драйвер надає простий набір примітивів — таких команд, як «читати» (наприклад, отримати температуру) або «записувати» (встановлювати температуру), — які будь-який апаратний пристрій може зрозуміти та виконувати.

Кожен пристрій також доступний для виявлення в стандартному форматі, тому агенти та інструменти можуть знаходити один одного в мережі без спеціального перекладача між ними. Відповідно до Anthropic, водій додатково дає агенту контекстуальні знання, які традиційно жили в паперових посібниках або в голові техніка — наприклад, вага руки робота, яка має значення для безпечного маніпулювання нею. Користувачі можуть самостійно записати цю інформацію в теги природною мовою або поспілкуватися з агентом, який опитує їх про налаштування апаратного забезпечення. Потім драйвер автоматично створює довідковий файл, в якому описується, що може вимірювати пристрій, що можна налаштувати та які обмеження безпеки будуть застосовуватися.

Агенти контролюють обладнання за допомогою трьох механізмів: протоколу модельного контексту (MCP), інтерфейсу командного рядка та файлів коду, що містять API. Разом, каже Anthropic, це дозволяє агенту оркеструвати кілька пристроїв за допомогою одного рядка коду, послідовність кроків між інструментами, моніторинг результатів і коригування параметрів у міру зміни умов.

Те, що Антропік спостерігав із Клодом

Під час тестування Anthropic повідомляє, що Клод взаємодіяв з апаратним забезпеченням дослідницьким способом, який нагадує роботу вченого. В одному прикладі модель регулювала лазер, спостерігала за результатами через камеру, щоб побачити, як рухається промінь, і повторювала процес, щоб зрозуміти послідовність подій. Потім Claude запакував те, що дізнався, у детермінований сценарій, що дозволило процедурі вирівнювання виконуватися як одна команда без міркувань моделі на кожному кроці.

Цей шаблон — агент, який досліджує в інтерактивному режимі, а потім компілює свої висновки в повторюваний код — є ключовим у тому, як Anthropic очікує, що MHS використовуватиметься для довгострокових завдань, безперервний нагляд за якими буде повільним або дорогим.

Незалежний від моделі за дизайном

Anthropic позиціонує MHS як інфраструктуру, а не прив’язку до продукту. Стандарт працює з будь-яким пристроєм, який має програмований інтерфейс, і компанія стверджує, що він не залежить від моделі: будь-який джгут агентів може отримати доступ до нього за допомогою стандартних протоколів, таких як MCP. Це може мати значення для впровадження в дослідницьких лабораторіях, де часто змішуються обладнання від багатьох постачальників і моделі від багатьох постачальників.

Оголошення відбувається на тлі загострення конкуренції за підключення моделей штучного інтелекту до фізичного світу, коли конкуренти шукають моделі, орієнтовані на робототехніку, і партнерів по апаратному забезпеченню. Націлюючись насамперед на лабораторії та виробничі лінії — середовища зі структурованими робочими процесами з великою кількістю приладів — Anthropic робить ставку на те, що наукова та промислова автоматизація стане першою комерційно значущою сферою для втілених агентів.

Що подивитися

Попередній перегляд дослідження обмежений початковою групою партнерів, і Anthropic не оголосила дату випуску з відкритим кодом. Ключові питання на найближчі місяці включають, скільки виробників пристроїв створюють драйвери MHS, як виглядають оцінки безпеки, розроблені з партнерами, і чи приймають конкуренти стандарт або взаємодіють із ним.

Для лабораторій, які зважують впровадження, крок простий: інтеграція апаратного забезпечення, яка колись займала місяці, може перетворитися на завдання конфігурації, що вимірюється годинами, з агентами, здатними безперервно запускати експерименти у фоновому режимі. Чи виживе ця обіцянка при контакті з безладним реальним обладнанням – це перевірка, на яку покликано відповісти попередній перегляд дослідження.

---

Будьте попереду ШІ

Отримуйте останні новини штучного інтелекту, аналіз і прориви — усе в одному місці.

Читати більше новин AI →