Model Hardware Standard: így kapcsolhatja össze az AI-t a valódi gépekkel

A Model Hardware Standard új irányt adhat az AI és a fizikai eszközök kapcsolatának. Az Anthropic kutatási előzetese laboratóriumi műszereket és gyártóberendezéseket kötne össze szabványos módon. A cél látványos: az integráció hónapok helyett akár órák vagy percek alatt elkészülhet.

Univerzális nyelv a programozható hardverekhez

Az AI-rendszerek eddig gyakran egyedi fejlesztést igényeltek minden új eszközhöz. Ez lassú, drága és nehezen skálázható folyamat volt. A Model Hardware Standard ezt egy közös kommunikációs réteggel váltaná ki.

A szabvány szabványos parancsokat és automatikusan létrehozott referenciafájlokat használ. Ezek leírják az eszköz működését, paramétereit és biztonsági korlátait. Így az AI pontosabb képet kaphat arról, mit tehet meg egy géppel.

A rendszer nem kötődik egyetlen modellhez. Bármely programozható interfésszel rendelkező hardverrel működhet. Ez különösen fontos lehet a programozható laborberendezések automatizálása során.

Laborokban már mérhető eredményeket hozott

A korai tesztek alapján a fejlesztők jelentős időmegtakarítást értek el. A QuEra Computing például egy lézeres újraszinkronizálási folyamatot vizsgált.

A korábbi megoldás 150 másodperc alatt állította helyre a rendszert. A sikerarány mindössze 58 százalék volt. Négy Claude-példány közös optimalizálása hat másodpercre csökkentette a helyreállítást.

A fejlesztési tesztekben 96 százalékos sikerarányt mértek. Egy 700 próbából álló vaktesztben ez az érték 99,3 százalékra nőtt. Az AI emellett 12, egymással összefüggő szervoparamétert is hangolt.

A Carnegie Mellon Egyetem kutatói nyolc óra alatt kapcsoltak össze több eszközt. A rendszer folyadékkezelőt, lemezolvasót, robotkart és kamerákat használt. A korábbi integráció hasonló esetben több hetet vett igénybe.

Biztonsági teszteléskor hat mesterséges hibát blokkolt a rendszer. Ez még azelőtt történt, hogy bármelyik hardver megmozdult volna. Ez az AI-hardvervezérlés egyik legfontosabb gyakorlati előnye lehet.

Az emberi felügyelet továbbra is nélkülözhetetlen

A technológia azonban nem hibátlan. A Genentechnél egy folyadékkezelési problémát például szoftveres hibának értelmezett az AI.

Claude újra és újra ugyanazzal a paranccsal próbálkozott. A valós ok egy fizikai buborék volt, nem pedig hibás kód. Emberi beavatkozás kellett a helyzet tisztázásához.

Az AI jelenleg főként szöveges naplókból és képekből értelmezi a fizikai környezetet. A térbeli gondolkodás ezért még szakértői ellenőrzést kíván.

Nyíltabb jövő előtt állhat a szabvány

Az Anthropic több hardvergyártóval dolgozik együtt. A partnerek között szerepel a Universal Robots, a Tecan és az AWS. A Hugging Face a LeRobot projekt támogatását tervezi, a Raspberry Pi pedig illesztőprogramokat tesztel.

A szabvány jelenleg várólistán keresztül érhető el kiválasztott laborok és gyártók számára. Az Anthropic későbbi nyílt forráskódú kiadást ígér, de pontos dátumot még nem közölt.

A Model Hardware Standard valóban közelebb hozhatja egymáshoz a mesterséges intelligenciát és a fizikai világot. A kérdés az, hogy a gyors automatizálás mellett milyen szigorú biztonsági szabályok védik majd az embereket és a berendezéseket.