ИИ больше не будет сидеть в чате: Anthropic дала ему доступ к реальному железу

В Anthropic объясняют: MHS создает общий интерфейс и формат обмена данными, позволяя разнородным приборам общаться между собой по сети без написания специфических программ-переводчиков.

Сочетание стандарта MHS с языковыми моделями через Model Context Protocol позволяет ученым отдавать команды оборудованию на обычном языке, а самому ИИ - анализировать ситуацию, корректировать параметры в реальном времени и устранять аппаратные сбои.

В чем суть?

Разработка открывает новые возможности для автоматизации научной деятельности, а именно:

Самостоятельная калибровка: модель уровня Claude может самостоятельно отрегулировать лазер, проверить результат через отдельную камеру и точечно настроить всю оптическую систему.

Исследование под микроскопом: ИИ способен фокусировать прибор, анализировать полученное изображение, определять интересный участок и самостоятельно смещать объектив для продолжения анализа.

Логика без предварительного обучения: во время демонстрации ИИ-модель Claude разобралась, как заставить роборуку поднять алюминиевую банку, не имея пошаговых алгоритмов от человека для этой задачи.

Поскольку модели тренировались в основном в виртуальной среде, MHS содержит систему стандартизированных тегов. Они описывают физические ограничения железа:

• вес,
• диапазон движения,
• измерительные параметры,
• лимиты безопасности.

Это позволяет ИИ мгновенно считывать возможности незнакомого устройства.

Партнерство и открытый доступ

На этапе исследовательского превью Anthropic сотрудничает с рядом лабораторий и производителей, среди которых Amazon Web Services (Strands Robots), Hugging Face (LeRobot), Raspberry Pi, Automata и Universal Robots.

Главная цель тестового периода - отработать оценку безопасности и сформировать лучшие практики для ИИ, работающего с реальным оборудованием.

В будущем Anthropic планирует сделать MHS полностью открытым стандартом (open-source), независимым от конкретных разработчиков ИИ-моделей.