Нейросеть Claude научилась управлять роботами и лазерами

Anthropic открыла исследовательский доступ к Model Hardware Standard (MHS). Это общий интерфейс, через который ИИ-агенты могут управлять физическим оборудованием. Первую версию получили научные лаборатории и производственные компании.

Обычно у каждого прибора свой интерфейс. Чтобы связать микроскоп, дозатор жидкостей и роботизированный манипулятор в одну систему, инженерам приходится писать отдельные программы-переводчики. MHS готовит для всех устройств общий набор команд и даёт ИИ-агенту возможность работать с ними всеми одновременно.

Anthropic начала разрабатывать MHS вместе с исследователями кампуса HHMI Janelia. Стандарт подходит для разных ИИ-моделей и агентских систем. Подключаться к оборудованию можно через Model Context Protocol (MCP), командную строку или программный интерфейс.

Как MHS связывает ИИ с приборами

Для каждого устройства создают драйвер. Например, агент может запросить текущую температуру командой «Прочитать», а затем изменить её командой «Записать».

В драйвере также хранятся характеристики прибора: что он умеет измерять, какие параметры разрешено менять и где проходят пределы безопасности. Описать эти данные можно обычными словами. В итоге агент видит оборудование и понимает, какие действия ему доступны.

Во время эксперимента модель следит за показаниями, переключает приборы и меняет настройки. Для быстрых или продолжительных процессов она может записать цепочку команд в программный скрипт. Тогда оборудование выполняет готовую последовательность без постоянных запросов к нейросети.

По оценке Anthropic, MHS сокращает длительность подключения оборудования с нескольких недель или месяцев до часов и минут. Пока стандарт работает только с приборами, у которых есть программный интерфейс. Для остальных производителям придётся написать совместимые драйверы.

Что получилось в первых экспериментах

В Genentech через MHS автоматизировали анализ концентрации белка. Нейросеть Claude управляла дозатором жидкостей, роботизированной рукой и считывателем микропланшетов. Модель сама подобрала скорость работы с образцами разной вязкости.

Пока модель не до конца понимает устройство физического мира. Когда в жидкости появились пузырьки, Claude приняла физическую проблему за программную и стала повторять операцию. Образец вспенился ещё сильнее. Специалистам пришлось объяснять модели причину ошибки и подсказывать, как её исправить.

У QuEra ИИ-агент управлял лазерной системой квантового компьютера. Написанный им контроллер восстанавливал нужную частоту лазера в 99,3% случаев во время слепого теста. В Университете Карнеги — Меллона интерфейс MHS помог проводить эксперименты с серийным разведением примерно втрое быстрее.

Anthropic заносит заявки на тестирование в лист ожидания и планирует открыть исходный код MHS после дополнительных проверок безопасности. Дату публичного релиза компания пока не назвала.