Компания Anthropic 27 августа представила предварительную версию модели стандарта взаимодействия с оборудованием — MHS (Model Hardware Standard). Цель разработки — упростить интеграцию AI Agent с разнородным оборудованием в лабораториях и на производстве. Проблема в том, что устройства разных производителей имеют различные интерфейсы, ПО и форматы данных — на их интеграцию могут уходить недели и месяцы.
MHS вводит стандартизированные драйверы между оборудованием и AI Agent. Разные устройства после внедрения стандарта приводятся к базовым командам (read, write), а их состояние, возможности и ограничения безопасности описываются в едином формате. AI Agent может управлять оборудованием через MCP, CLI и API, координируя работу нескольких устройств. Стандарт не привязан к Claude — его могут использовать и другие AI Agent.
Пример эффективности MHS приведён на базе теста Университета Карнеги — Меллона (CMU). Исследователи пытались организовать совместный эксперимент с жидкостным процессором, считывателем микропланшетов, роботической рукой и камерой. Устройства управлялись разными способами (через передачу файлов, интерфейс Windows COM, графический интерфейс) и были распределены по трём компьютерам. Традиционная интеграция заняла бы несколько недель, а с MHS команда выполнила её за 8 часов, при этом скорость выполнения эксперимента выросла примерно в 3 раза.
Anthropic уже привлекает партнёров для развития экосистемы: среди них AWS, Doosan Robotics, Universal Robots, Tecan. Hugging Face планирует добавить поддержку MHS в библиотеку LeRobot, а Raspberry Pi интегрирует стандарт в часть своих продуктов.
При этом MHS не устраняет все риски. Например, в эксперименте Genentech с белками модель Claude при возникновении ошибки с пузырьками жидкости многократно меняла параметры, усугубляя проблему. Исследователям пришлось объяснить модели физические особенности процесса и правильный способ корректировки действий. Anthropic признаёт, что у больших языковых моделей пока ограничены способности к пространственному и физическому мышлению, поэтому контроль со стороны специалистов по‑прежнему необходим. Кроме того, стандарт пока не поддерживает оборудование без программируемых интерфейсов управления.
Сейчас MHS демонстрирует возможность стандартизации интерфейсов оборудования, но до надёжного автономного управления сложными средами AI ещё далеко. Будущее стандарта зависит от его принятия производителями оборудования и от повышения надёжности и безопасности управления оборудованием с помощью AI.
Подписаться в Макс
