Anthropic stellt Standard zur Steuerung von Labor- und Fabrikgeräten durch KI vor

Anthropic hat am 27. August eine Forschungsvorschau auf den Model Hardware Standard eröffnet, ein Framework, das KI-Agenten eine gemeinsame Schnittstelle zur Bedienung physischer Labor- und Fertigungsgeräte wie Mikroskope, Roboterarme und Liquid-Handler bietet. Der Standard, der in Zusammenarbeit mit dem HHMI Janelia Research Campus entwickelt wurde, zielt darauf ab, wochenlange, maßgeschneiderte Integrationsarbeit durch einen Einrichtungsprozess zu ersetzen, der laut Unternehmensangaben nur Stunden oder Minuten in Anspruch nehmen kann.europeanbusinessreview+1

Funktionsweise

MHS führt eine standardisierte Treiberschicht zwischen KI-Agenten und programmierbaren Geräten ein. Jede angeschlossene Maschine erhält eine Beschreibungsdatei, die teilweise in natürlicher Sprache verfasst ist und dem Agenten mitteilt, was das Gerät messen kann, welche Parameter angepasst werden können und welche Sicherheitsgrenzen gelten. Agenten interagieren mit der Hardware über das bestehende Model Context Protocol von Anthropic, eine Befehlszeilenschnittstelle oder Code-APIs, wodurch sie Aktionen über mehrere Instrumente hinweg gleichzeitig sequenzieren können.fortuneindia

Anthropic verglich den Ansatz mit USB-C: ein einheitlicher Anschlussstandard, der es verschiedenen Geräten ermöglicht, Informationen ohne maßgeschneiderte Verkabelung auszutauschen. Der Standard ist modellunabhängig, was bedeutet, dass er nicht auf die Claude-Modelle von Anthropic beschränkt ist.europeanbusinessreview+1

Frühe Ergebnisse

Mehrere Organisationen testeten MHS vor der öffentlichen Ankündigung. Bei Genentech schlossen Forscher einen Liquid-Handler, einen Roboterarm und ein Mikroplatten-Lesegerät für einen Protein-Assay an. Claude führte das Experiment durch und passte die Parameter an, wobei festgestellt wurde, dass Wasser bei etwa 140 Mikrolitern pro Sekunde am besten funktionierte, während eine viskosere Proteinlösung etwa 10 Mikroliter pro Sekunde erforderte. An der Carnegie Mellon University baute ein Team die erforderlichen Treiber in etwa acht Stunden – im Vergleich zu mehreren Wochen bei einer typischen Anbieter-Einrichtung – und führte Experimente etwa dreimal schneller durch.fortuneindia

Beim Quantencomputing-Unternehmen QuEra half ein KI-Agent bei der Wiederherstellung der Frequenzsperre eines Lasers. In einem Blindtest mit 700 induzierten Störungen stellte das resultierende Skript die Sperre 695 Mal wieder her, was einer Erfolgsquote von 99,3 Prozent entspricht.theneurondaily+1

Ausblick

Die Forschungsvorschau steht einer begrenzten Gruppe wissenschaftlicher Forschungslabore und fortschrittlicher Hersteller zur Verfügung. Zu den frühen Anwendern gehören Hugging Face, das MHS-Unterstützung in seine LeRobot-Robotikbibliothek integriert, und Raspberry Pi, das die Integration über einige seiner Produkte hinweg ermöglicht. Anthropic plant, MHS als Open Source zur Verfügung zu stellen, nachdem die Vorschauphase genutzt wurde, um Sicherheitsbewertungen zu entwickeln und festzulegen, wo bei Entscheidungen mit höherem Risiko eine menschliche Genehmigung erforderlich sein sollte.thedailystar+1

Anthropic räumte Einschränkungen ein. Während des Genentech-Tests, als Blasen Fehler verursachten, wiederholte Claude den Vorgang zunächst mit anderen Parametern, was das Problem verschlimmerte. Forscher mussten die physikalische Ursache erklären, bevor das Modell angemessen reagieren konnte. Elizabeth Kelly, Leiterin für vorteilhafte Implementierungen bei Anthropic, sagte gegenüber CNBC Comcast Corporation ↘ 0.60%, dass der Start "ein Beweisstück und kein fertiges kommerzielles Produkt" sei, und fügte hinzu: "Wir haben dies für die Wissenschaft gebaut, um das Versprechen von KI zu zeigen, aber es gibt hier auch enorme Vorteile für Unternehmen und die Industrie".fortuneindia+1