Anthropic відкрила дослідницьку версію Стандарту апаратного забезпечення моделей (MHS): спільну специфікацію для безпечної роботи ШІ-агентів із фізичними пристроями

Anthropic відкрила попередній дослідницький доступ до Model Hardware Standard (MHS) — спільної специфікації, яка дає змогу ШІ-агентам виявляти фізичні пристрої та керувати ними. Вона розв’язує проблему інтеграції. Лабораторний стенд або виробнича ділянка складається з обладнання постачальників, які ніколи не планували взаємодію між собою, тому кожен прилад постачається з власним інтерфейсом, а фахівці вручну пишуть спеціальні транслятори для кожної пари пристроїв. За словами команди Anthropic, така підготовка зазвичай займає від кількох тижнів до кількох місяців, тоді як MHS скорочує цей час до годин або хвилин.

Податок на інтеграцію

Кожен прилад постачається з власним програмним інтерфейсом, тому фахівці вручну пишуть спеціальні транслятори для кожної пари пристроїв. Навіть після об’єднання в мережу немає спільного способу передавати стан пристроїв агенту або безпечно керувати ними. Anthropic стверджує, що налаштування зазвичай займає від кількох тижнів до кількох місяців; MHS скорочує цей час до годин або хвилин.

Як це працює

MHS стандартизує драйвер — рівень між операційною системою та пристроєм. Він відкриває невеликий набір примітивів: read (отримати температуру), write (встановити температуру), а також механізм виявлення, завдяки якому пристрої та агенти знаходять одне одного в мережі без проміжного транслятора.

Він також містить знання, які сам код не кодує, — наприклад, вагу роботизованої руки. Теги драйвера дають змогу користувачеві описати це природною мовою або доручити агенту опитати його щодо конфігурації. Драйвер компілює ці теги у довідковий файл: що вимірює пристрій, що можна налаштувати та які обмеження безпеки застосовуються.

Керування здійснюється за допомогою трьох механізмів: Model Context Protocol, CLI та файлів коду. MHS не залежить від моделі — будь-який агентський рушій може отримати до нього доступ через стандартні протоколи.

Що виміряли партнери

Genentech автоматизувала білковий аналіз BCA за допомогою дозатора рідин, роботизованої руки та рідера планшетів. Claude виконував пробні перенесення забарвленої рідини, зчитував поглинання, оцінював себе за RMSE порівняно з планшетом експерта та дійшов до показників близько 140 мкл/с для води (RMSE 0,016) і 10 мкл/с для в’язкого BSA (RMSE 0,181) — параметрів, які фахівці з автоматизації визнали прийнятними.

QuEra Computing надала найпереконливішу цифру. Спеціальний скрипт повторного захоплення лазера, створений командою з чотирьох людей протягом кількох місяців, спрацьовував приблизно у 58% випадків, причому одна спроба тривала близько 150 секунд. Після постановки тієї самої задачі через MHS цикл агента з чотирма ролями автономно працював протягом ночі та створив детермінований скрипт Python, який відновив блокування 695 разів із 700 — 99,3%; у найскладніших випадках це займало 10–14 секунд проти 5–10 хвилин у людини. Claude також зменшив залишкову похибку сервопривода з 15,7 мВ у фахівця до 1,55 мВ; під час 19-годинного запуску його налаштування жодного разу не втратило блокування, тоді як налаштування експерта втрачало його приблизно 1,6 раза на годину (блог QuEra).

Carnegie Mellon проводив експерименти «доза—відповідь» приблизно утричі швидше, координуючи роботу дозатора рідин, рідера планшетів, роботизованої руки та камер на трьох комп’ютерах із несумісними інтерфейсами — один із них узагалі не мав програмного інтерфейсу. Від написання драйверів до завершення кривої, включно з автономним повторним запуском після того, як агент відхилив апроксимацію з R² < 0,9, минуло близько восьми годин проти кількох тижнів, необхідних для налаштування постачальником. Усі шість змодельованих несправностей було заблоковано ще до того, як будь-який пристрій почав рухатися.

В Університеті Вашингтона аспірант лабораторій Baker і Pinglay під’єднав шість приладів менш ніж за тиждень, включно з написанням драйверів. Tetsuwan Scientific поєднала MHS зі своєю платформою ResearchOS для профілювання забруднення методом qPCR. У Janelia одна мікроскопічна установка перейшла від запуску семи програм у фіксованому порядку до одного натискання на інформаційній панелі.

Основні висновки

• Спільна специфікація драйверів, що дає ШІ-агентам змогу виявляти будь-який пристрій із програмованим інтерфейсом і керувати ним.
• Інтеграція скорочується з тижнів до годин: CMU завершив криву «доза—відповідь» за вісім годин.
• Повторне захоплення лазера QuEra: від 58% при ~150 с до 99,3% у 700 випробуваннях завдяки детермінованому скрипту.
• Не залежить від моделі та сумісна з MCP; обмеження безпеки зберігаються у драйвері, а не в підказці.
• Доступ досі обмежений, і нагляд усе ще потрібен — фізичне мислення Claude має реальні прогалини.

---

Ознайомтеся з повним оголошенням і подайте заявку на участь у попередньому перегляді. Також підписуйтеся на нас у Twitter і не забудьте приєднатися до нашого ML SubReddit із понад 150 тисячами учасників та підписатися на нашу розсилку. Стривайте! Ви є в Telegram? Тепер ви також можете приєднатися до нас у Telegram.

Потрібно стати нашим партнером для просування вашого репозиторію GitHub АБО сторінки Hugging Face, АБО релізу продукту, АБО вебінару тощо? Зв’яжіться з нами