Anthropic представила новый стандарт, позволяющий ИИ управлять физическим оборудованием

Компания Anthropic представила новый технический стандарт Model Hardware Standard (MHS), который позволяет моделям искусственного интеллекта напрямую взаимодействовать с физическим оборудованием — от лабораторных приборов до роботизированных манипуляторов.

Anthropic продемонстрировала несколько примеров работы стандарта. В одном случае модель Claude настраивает лазер, проверяет результат с помощью отдельной камеры и повторяет процесс, автоматически калибруя всю систему. В другом сценарии MHS позволил бы модели ИИ навести фокус микроскопа, проанализировать полученные данные, определить, какой участок требует более пристального изучения, а затем самостоятельно переместить микроскоп в нужное место. В опубликованном видео также показано, как Claude самостоятельно определяет последовательность действий для роботизированной руки, чтобы поднять алюминиевую банку, хотя модель не проходила специального обучения для этой задачи.

Как устроен стандарт

По словам Anthropic, MHS включает стандартизированную систему маркировки, описывающую реальные физические ограничения устройств для моделей, обученных преимущественно в виртуальной среде. Речь идёт, в частности, о весе и диапазоне движения роботизированной руки, а также о её настраиваемых параметрах, доступных измерениях и встроенных ограничениях безопасности. Эти данные можно собрать в справочный файл, который быстро предоставляет модели ИИ ключевую информацию об устройстве, с которым она ранее не сталкивалась. MHS также позволяет моделям составлять и корректировать API-скрипты для последовательного управления несколькими приборами, избавляя от необходимости заново продумывать каждый шаг.

Сейчас Anthropic сотрудничает с первой группой научных лабораторий и производителей в рамках пробного периода — среди них Amazon Web Services, Hugging Face, Raspberry Pi, Automata и Universal Robots. Партнёры помогут разработать оценки безопасности и лучшие практики для ИИ-систем, управляющих физическим оборудованием. В перспективе Anthropic планирует сделать MHS открытым стандартом, независимым от конкретной ИИ-платформы.

По данным компании, тестирование с научными партнёрами в течение года показало, что MHS сокращает время интеграции нового оборудования, позволяя быстрее проводить итерации в различных экспериментальных условиях.