Anthropic в четверг анонсировала протокол, позволяющий ИИ-агентам «безопасно управлять физическими устройствами», — несколько оптимистичная амбиция, учитывая, что компания не может надежно предсказать, как будут вести себя ее модели.
Пока не опубликованный протокол, названный Model Hardware Standard (MHS), по концепции схож с Model Context Protocol (MCP) — способом подключения ИИ-моделей к источникам данных. Anthropic намерена с помощью MHS позволить Claude или другим моделям управлять оборудованием, используемым в лабораториях, на заводах и в роботах.
Предположим, вы — иранский ученый-исследователь, настраивающий сеть центрифуг для обогащения урана. Вы можете вспомнить, как ваше оборудование вышло из-под контроля в 2010 году, и подумать: «Может, если использовать ИИ-модель и MHS, в следующий раз удастся избежать подобной аварии».
Однако MHS проходит боевые испытания в более спокойных регионах мира, а именно в исследовательском кампусе Janelia Медицинского института Говарда Хьюза (HHMI) в Мэриленде. И теперь другие организации с подходящим лабораторным и промышленным оборудованием могут подать заявку на участие в исследовательской предварительной версии.
«Обычно лаборатории или производственному объекту требуются недели, если не месяцы, чтобы настроить и интегрировать свое оборудование, — объяснила Anthropic в своем посте. — Большинство устройств не взаимодействуют друг с другом, вместо этого требуя от специалистов создания индивидуальных интеграций. MHS сокращает эту работу до часов или минут».
Подключение оборудования к ИИ-модели требует программируемого интерфейса. Многие промышленные машины предоставляют такой интерфейс для доступа к соответствующим элементам управления и данным, но экосистема таких устройств очень разнообразна, и разработчикам непросто организовать подключение.
MHS стремится стать универсальным слоем перевода. Программное обеспечение драйвера MHS использует ограниченный набор примитивов, таких как «чтение» и «запись», — подход, аналогичный тому, как несколько простых инструментов, например Bash, могут использоваться для управления ИИ-агентами.
Драйвер делает подключенные устройства обнаруживаемыми в стандартном формате. Он также поддерживает теги, передающие информацию о функциях устройства, и позволяет пользователям предоставлять эти данные в ходе диалога с моделью во время настройки. Теги позволяют драйверу создать справочный файл с описанием характеристик устройства.
ИИ-агенты могут использовать MHS для взаимодействия с устройствами через три пути управления: MCP, интерфейс командной строки и код API. Они могут выполнять команды на подключенных приборах, отслеживать результаты тестов или настраивать ручки и циферблаты.
По данным Anthropic, биотехнологическая компания Genentech использовала MHS для проведения эксперимента по поиску лекарств с обработкой ошибок в реальном времени. Еще одним пользователем является компания QuEra, занимающаяся квантовыми вычислениями, которая применила MHS для повышения стабилизации лазеров на своих машинах с 58% до 99,3%.
Возможности уже вызывают слюноотделение у партнеров. AWS планирует поддержать MHS через свою библиотеку Strands Robots. Automata намерена добавить MHS в свою платформу лабораторной автоматизации LINQ. Аналогичную поддержку планируют такие компании, как Danaher, Doosan Robotics, MBF Bioscience, Qiagen, Tecan и Universal Robotics.
«Нам еще многое предстоит узнать, прежде чем мы опубликуем MHS в открытом доступе, — заявила Anthropic. — Большие языковые модели по-прежнему лишены физической интуиции, поскольку они узнавали о физическом мире из текстов и изображений. Исследовательская предварительная версия позволит нам провести дополнительные оценки безопасности и усилить защиту при использовании ИИ в физическом мире».
Пусть эксперименты начнутся. ®
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Thomas Claburn
