Антропоик научила ИИ-модель управлять лазерами, роботами и микроскопами через единый интерфейс

Компания Anthropic презентовала исследовательскую итерацию стандарта Model Hardware Standard (MHS). Это универсальный комплекс драйверов, обеспечивающий бесшовное взаимодействие разнообразных физических устройств с искусственным интеллектом через единый контур. Ранее для синхронизации микроскопов, оптических сенсоров, лазерных установок и прочих приборов в рамках единого научного опыта инженерам приходилось создавать кастомные программные мосты. MHS придуман для того, чтобы упразднить эти громоздкие «конвертеры», предложив унифицированный протокол обмена информацией и контроля.

По заявлениям разработчиков, в ходе начальных испытаний MHS кратно ускорил сопряжение аппаратуры: развертывание комплексных экспериментальных стендов теперь отнимает считаные часы или даже минуты вместо прежних недель и месяцев кропотливого труда.

Ключевой прорыв происходит при интеграции MHS с нейросетью посредством протокола Model Context Protocol (MCP). Исследователь получает возможность отдавать приказы оборудованию на естественном языке, тогда как ИИ берет на себя выстраивание алгоритма действий, динамическую корректировку параметров «на лету» и мгновенную реакцию на промежуточные итоги. К примеру, Claude способен самостоятельно откалибровать лазер, принять телеметрию с оптической матрицы, проанализировать качество и запустить цикл заново для тонкой настройки. В альтернативном кейсе модель управляет микроскопом: изучает кадр, выявляет интересную зону для детального изучения и позиционирует объектив точно в нужную точку.

Команда Anthropic продемонстрировала и более изощренный сценарий с использованием роботизированной руки: Claude самостоятельно рассчитал оптимальную траекторию захвата алюминиевой банки, хотя профильного обучения для подобных манипуляций у него не было. Вместо того чтобы заново обсчитывать всю цепочку шагов при каждом вызове, модель способна компилировать последовательности команд в скрипты API и гибко адаптировать их под меняющуюся обстановку.

Чтобы нейросеть уверенно оперировала незнакомым «железом», в MHS заложен механизм тегов, детально описывающий физические лимиты агрегатов — будь то грузоподъемность и кинематика манипулятора, доступные метрики, доступные диапазоны регулировок или жесткие протоколы безопасности. Данные метаданные подгружаются в модель через контекстный файл, позволяя ей мгновенно осознавать спецификации конкретного прибора без предварительного обучения на массивах специфических данных.

В настоящее время пилотное тестирование стандарта проводят передовые исследовательские центры и ведущие производители оборудования, в числе которых AWS Strands Robots, Hugging Face LeRobot, Raspberry Pi, Automata и Universal Robots. По завершении испытательного периода Anthropic намерена трансформировать MHS в открытый отраслевой стандарт, независимый от конкретных архитектур искусственного интеллекта.

Источник: iXBT