Компания Anthropic объявила о запуске исследовательского превью нового стандарта Model Hardware Standard (MHS), который призван упростить взаимодействие агентных ИИ-систем с физическими устройствами. По замыслу разработчиков, единый набор драйверов и описаний позволит моделям управлять оборудованием без необходимости создавать уникальные программные «переводчики» для каждой интеграции.

Задача стандартизации

MHS предоставляет общий интерфейс и формат обмена данными между разными устройствами в сети, что, по словам Anthropic, способно заметно сократить время настройки сложных научных экспериментов. В компании утверждают, что то, что ранее занимало недели или месяцы на точную подгонку программных связок, при использовании MHS может быть выполнено за часы или минуты.

Стандарт не требует обязательного использования ИИ — устройства с MHS можно контролировать напрямую через командную строку и API. Тем не менее интеграция с моделью посредством Model Context Protocol позволяет взаимодействовать с оборудованием на естественном языке и даёт моделям возможность планировать последовательность действий, оперативно менять параметры и в некоторых случаях восстанавливаться после аппаратных сбоев без участия человека.

Примеры применения в лаборатории и на заводе

Anthropic приводит примеры, где модель, подключённая к MHS, регулирует лазер, проверяет результаты камерой и повторяет процедуру для автоматической калибровки системы. Другой сценарий — фокусировка микроскопа, анализ изображения, выбор области для дальнейшего наблюдения и автоматическое перемещение по образцу для продолжения эксперимента.

В демонстрации также показано, как модель рассуждала о том, как заставить роботизированную руку подобрать алюминиевую банку, несмотря на отсутствие специальной тренировки для этой конкретной задачи. Вместо многократного пошагового рассуждения MHS позволяет моделям сохранять и исполнять последовательности действий в виде API-скриптов, корректируя их по мере изменения условий.

Описания устройств и безопасность

Важной частью MHS является стандартизированная система тегов, описывающая реальные ограничения и характеристики оборудования. В тегах кодируется информация о физических свойствах (например, масса и ход манипулятора), регулируемых параметрах, режимах измерения и установленных ограничениях по безопасности. Такие описания помогают моделям быстро получить ключевые данные об устройстве, с которым у них раньше не было опыта работы.

На этапе превью Anthropic сотрудничает с первым набором научных лабораторий и производителей для разработки процедур оценки безопасности и лучших практик для систем ИИ, работающих с физическим оборудованием. Среди партнёров, упомянутых компанией, —:

  • Amazon Web Services (Strands Robots)
  • Hugging Face (LeRobot)
  • Raspberry Pi
  • Automata
  • Universal Robots

Anthropic планирует сделать MHS в будущем открытым и «агностичным к агентам» стандартом для интеграции ИИ и физических систем после периода сотрудничества с первыми партнёрами и выработки процедур безопасности.

По результатам ранних испытаний с научными партнёрами за последний год компания отмечает сокращение времени на интеграцию устройств и ускорение итераций в разных экспериментальных настройках. Anthropic видит в этом потенциал ускорить исследовательский цикл и тем самым способствовать более быстрому развитию общих технологий.