Научные лаборатории и промышленные предприятия тратят недели на то, чтобы заставить разное оборудование работать вместе. Anthropic представила Model Hardware Standard (MHS) — новый открытый стандарт, который позволит ИИ-агентам безопасно управлять любыми физическими устройствами и сократить время настройки с месяцев до часов.
MHS — это общая спецификация, которая позволяет ИИ-агентам безопасно управлять физическим оборудованием в научных исследованиях и производстве. Стандарт разработан в сотрудничестве с HHMI Janelia Research Campus, чтобы агенты могли параллельно управлять несколькими лабораторными и производственными инструментами, такими как микроскопы, дозаторы жидкостей и роботизированные руки. Это позволяет проводить автономные круглосуточные эксперименты, где агенты рассуждают на каждом шаге, обновляют параметры в реальном времени и восстанавливаются после ошибок оборудования без вмешательства человека. MHS работает с любым устройством, имеющим программируемый интерфейс, и является модель-агностичным, то есть совместим с любыми агентами через стандартные протоколы, включая Model Context Protocol.
MHS решает проблему разрозненности оборудования, вводя стандартизированный драйвер. Это программное обеспечение переводит команды между операционной системой компьютера и аппаратным устройством. Драйвер использует простые примитивы, такие как «читать» (например, «получить температуру») или «писать» (например, «установить температуру»), которые понимает любое устройство. Он также делает каждое устройство обнаруживаемым в стандартном формате, позволяя устройствам и агентам находить друг друга и общаться по сети без необходимости в пользовательских программах-переводчиках.
Драйвер MHS помогает ИИ-агенту понять, как использовать незнакомое устройство, предоставляя информацию о его характеристиках, которые могут быть неочевидны из кода (например, вес роботизированной руки для безопасного манипулирования). Эта информация, ранее хранившаяся в бумажных руководствах или в неявных знаниях, теперь может быть введена пользователем на естественном языке с помощью тегов. На основе этих тегов драйвер MHS автоматически создает справочный файл с информацией о возможностях устройства, настраиваемых параметрах и ограничениях безопасности.
Для управления устройствами агенты используют три механизма:
- Model Context Protocol (MCP)
- Интерфейс командной строки (CLI)
- Файлы кода (API)
Это позволяет агентам оркестрировать работу нескольких устройств с помощью одной строки кода, получать операционные данные, контролировать результаты и корректировать параметры в реальном времени. Для длительных задач или высокоскоростных операций агенты могут объединять команды драйверов в файлы кода, позволяя устройствам выполнять операции автономно без рассуждений на каждом шаге.
Anthropic уже тестирует MHS с партнерами:
- Genentech внедрила MHS для автоматизации анализа белка BCA, координируя дозатор жидкостей, роботизированную руку и планшетный ридер.
- Университет Вашингтона использовал MHS для удаленного мониторинга приборов, контроля qPCR и бесстолкновительной передачи планшетов между роботизированной рукой и дозатором.
- Университет Карнеги-Меллон ускорил эксперименты по определению кривых доза-ответ в три раза, оркестрируя оборудование с несовместимыми интерфейсами.
- HHMI Janelia использует MHS для ускорения микроскопических исследований, объединяя установку, которая ранее требовала семи разных программ.
- QuEra Computing применила MHS для стабилизации лазеров в квантовых компьютерах, достигая восстановления «захвата» лазера в 99,3% случаев без участия человека.
- Tetsuwan Scientific интегрировала MHS для оркестровки рабочих процессов qPCR в проектах по мониторингу загрязнения.
Поддержку MHS уже добавляют и сторонние вендоры:
- Amazon Web Services будет поддерживать MHS через библиотеку Strands Robots.
- Automata добавляет поддержку MHS в свою платформу LINQ для интеллектуальной обработки ошибок.
- Doosan Robotics тестирует MHS для контроля качества и координации задач роботизированных рук.
- MBF Bioscience создает MHS-драйвер для ScanImage, программного обеспечения для лазерно-сканирующих микроскопов.
- QIAGEN экспериментирует с MHS для своей платформы QIAsymphony Connect, улучшая устранение неполадок и время безотказной работы.
- Tecan добавляет поддержку MHS для своих платформ Fluent.
- Universal Robots планирует добавить поддержку в свою роботизированную платформу.
- Hugging Face добавляет поддержку MHS в свою библиотеку LeRobot, а Raspberry Pi — в свои продукты.
MHS не только ускоряет научные исследования и производство, но и закладывает основы безопасной и стандартизированной автоматизации. Пока стандарт требует устройств с программируемым интерфейсом, а пространственное и физическое понимание ИИ-моделей все еще ограничено, что требует экспертного надзора. Однако уже сегодня MHS сокращает ручную настройку оборудования с месяцев до часов, что является шагом к более автономным лабораториям и заводам.