Компания Anthropic решила вывести ИИ-агентов за пределы экрана и научить модели напрямую работать с физическим оборудованием. Разработчик Claude представил Model Hardware Standard (MHS), единый стандарт взаимодействия искусственного интеллекта с роботами, камерами, микроскопами, лазерами и другими устройствами. Общий программный интерфейс должен избавить разработчиков и ученых от необходимости создавать отдельные связующие программы для каждого компонента.
Пока Anthropic выпускает MHS в формате исследовательской предварительной версии и ориентирует разработку прежде всего на научные лаборатории. Во время сложных экспериментов исследователям часто приходится вручную соединять оборудование разных производителей и писать специальный код для обмена данными. MHS предлагает единый формат команд и передачи информации между устройствами по сети. По оценке Anthropic, настройка экспериментальных систем, занимавшая недели или месяцы, в некоторых случаях сможет сократиться до часов или минут.
Для работы MHS искусственный интеллект формально не требуется. Совместимое оборудование можно контролировать через командную строку или API. Интеграция с ИИ-моделью через Model Context Protocol позволяет перейти к управлению на естественном языке. Модель получает возможность последовательно выполнять этапы эксперимента, менять параметры оборудования во время работы и в некоторых случаях самостоятельно восстанавливаться после аппаратных ошибок.
Anthropic показала несколько сценариев работы. Claude может настроить лазер, проверить результат через отдельную камеру и повторять процедуру до завершения калибровки. В другом случае модель фокусирует микроскоп, анализирует изображение, выбирает интересующий участок и перемещает оборудование для дальнейшего исследования. Во время демонстрации Claude смог управлять роботизированной рукой и заставить манипулятор поднять алюминиевую банку, хотя модель заранее не обучали конкретной последовательности действий.
Разработчики предусмотрели отдельную систему описания физических ограничений оборудования. MHS передает модели сведения о массе, рабочем диапазоне и других характеристиках устройства, доступных настройках, способах измерения и установленных ограничениях безопасности. Справочный файл позволяет ИИ быстрее разобраться с незнакомым оборудованием даже при отсутствии опыта работы с конкретным устройством в обучающих данных.
Anthropic уже тестирует стандарт вместе с первой группой научных лабораторий и производителей оборудования. Среди партнеров компания называет Amazon Web Services с проектом Strands Robots, Hugging Face с платформой LeRobot, Raspberry Pi, Automata и Universal Robots. Участники проекта должны помочь разработать методы оценки безопасности и правила применения ИИ при управлении физическими системами. После завершения предварительного этапа Anthropic планирует превратить MHS в открытый стандарт, не привязанный к конкретной ИИ-модели. Первые испытания с научными партнерами, по данным компании, уже позволили сократить время интеграции оборудования и быстрее перестраивать экспериментальные установки.