Anthropic представила Model Hardware Standard для подключения ИИ к физическому оборудованию

На текущем этапе MHS доступна отдельным исследовательским лабораториям и производителям оборудования по предварительной регистрации. В дальнейшем Anthropic планирует открыть исходный код стандарта.

Универсальный интерфейс для физического оборудования

По принципу работы MHS напоминает Model Context Protocol (MCP), который Anthropic разработала для стандартизации подключений ИИ к программному обеспечению. MHS выполняет аналогичную функцию для физических устройств, выступая в качестве универсального переводчика между ИИ и оборудованием.

Вместо создания отдельного программного обеспечения для каждого прибора стандарт позволяет устройствам взаимодействовать с ИИ посредством унифицированных команд. Система также автоматически создает справочные файлы с описанием рабочих параметров и ограничений безопасности оборудования.

MHS не привязана к конкретной ИИ-модели и может работать с любым оборудованием, оснащенным программируемым интерфейсом.

Первые испытания стандарта в реальных условиях продемонстрировали заметное сокращение времени интеграции и повышение эффективности работы.

QuEra Computing

В QuEra Computing команда из четырех инженеров ранее несколько месяцев разрабатывала скрипт для повторной стабилизации лазера. Восстановление занимало 150 секунд, а успешным оно было только в 58% случаев.

В рамках ночного цикла оптимизации четыре экземпляра Claude переработали процесс. В результате время восстановления сократилось до шести секунд, а показатель успешного выполнения достиг 96% на этапе разработки и 99,3% в слепом тесте из 700 испытаний.

Claude также самостоятельно настроила 12 взаимозависимых параметров сервоприводов за 16 часов работы без участия человека. Остаточная ошибка уменьшилась с 15,7 мВ до 1,55 мВ.

Университет Карнеги-Меллон

Исследователи Университета Карнеги-Меллон подключили жидкостный дозатор, устройство для считывания данных с планшетов, роботизированную руку и камеры, расположенные на трех компьютерах. На интеграцию потребовалось восемь часов, тогда как аналогичный процесс обычно занимает несколько недель.

Система под управлением агента Claude Opus 4.8 проводила эксперименты с серийным разведением в три раза быстрее.

В ходе испытаний безопасности MHS успешно заблокировала шесть специально созданных аварийных сценариев до того, как оборудование успело начать движение.

Genentech

Инженеры Genentech внедрили MHS в автоматизированный процесс проведения анализа белков. Claude самостоятельно оптимизировала скорость перемещения жидкостей с учетом различной вязкости.

У технологии остаются ограничения

Несмотря на результаты первых испытаний, тестирование MHS выявило ряд ограничений. В одном из случаев в Genentech Claude неоднократно пыталась устранить пузырьки в системе перемещения жидкости, повторяя одну и ту же программную команду. Для решения проблемы потребовалось вмешательство человека, который объяснил, что причина неисправности связана с физическим состоянием системы, а не с программным обеспечением.

Кроме того, ИИ-модели преимущественно получают информацию о физических объектах через текстовые журналы и изображения. Поэтому для пространственного анализа окружающей среды по-прежнему требуется контроль со стороны специалистов.

Anthropic работает над расширением поддержки MHS совместно с производителями оборудования, включая Universal Robots, Tecan и AWS.

Интеграция также распространяется на платформы, близкие к потребительскому сегменту. Hugging Face планирует добавить поддержку стандарта в проект LeRobot, а Raspberry Pi тестирует совместимость драйверов.

При этом Anthropic пока не объявила точную дату публикации стандарта с открытым исходным кодом, публичной схемы спецификации или конкретной модели управления его дальнейшим развитием.