ハードウェア統合、数週間→数時間。AI×物理的タスクの基盤レイヤー形作りに動いてる

Anthropicは、AIエージェントが物理デバイスを安全に操作するための共有仕様である Model Hardware Standard (MHS) のリサーチプレビューを、科学研究機関や高度な製造企業の第一グループに公開しています。

MHSは、AIエージェントが複数のラボおよび製造機器（顕微鏡、液体処理装置、ロボットアーム等）を並行して操作し、医薬品発見実験から量子コンピュータのレーザー較正に至る複雑なタスクを実行することを可能にします。MHSの開発は、AnthropicとHHMI Janelia Research Campusの協働として始まりました。

通常、ラボや製造施設がハードウェアを設定・統合するには数週間、さらには数ヶ月を要します。ほとんどのデバイスは相互に通信せず、代わりに専門家が独自の統合を構築する必要があります。MHSはこの統合作業を数時間から数分に短縮します。これらのツールにAIを組み込むことで、MHSは研究者やエンジニアが自律的で24時間ノンストップの実験とワークフローをより容易に調整するのを支援し、エージェントが実験の各ステップを推論し、パラメータをリアルタイムで更新し、場合によっては人間の介入なしにハードウェアエラーから回復できるようにします。

科学、ロボティクス、電子工学、製造業界の複数のパートナーと共にMHSの早期版を共有し、物理的機器を操作するAIシステム向けの安全性評価を構築し、ベストプラクティスを開発してからオープンソース化する予定です。MHSは、プログラム可能なインターフェースを持つあらゆるデバイスで動作します。またモデル非依存であり、あらゆるエージェントハーネスが Model Context Protocol などの標準プロトコルを使用してアクセスできます。リサーチプレビューへのアクセスを申し込むにはこちらをご参照ください。

ラボ内または工場の床にある複数のデバイスを相互に通信させることは、設定の難しさを度外視しても難しい場合があります。AIを統合する困難を加えるなら尚更です。各デバイスはそれぞれ独自のプログラミングインターフェースを持ち、今までのところそれらを統合する標準化された方法がありません。デバイスが接続された場合、AIエージェントと共有データを安全に運用させるための共通の方法はありません。

MHSはこれらの課題に対処するため、コンピュータのオペレーティングシステムとハードウェアデバイス間を翻訳するソフトウェアである標準化されたドライバーを導入します。MHSドライバーは、シンプルなプリミティブ（"read"（例：「温度を取得」）や"write"（例：「温度を設定」）といったコマンド）のセットを使い、あらゆるハードウェアデバイスが理解し実行できます。また各デバイスを標準形式で検出可能にするため、デバイスとエージェントは、カスタム「翻訳者」プログラムを必要とせず、ネットワーク上で相互に見つけ、通信することができます。

MHSドライバーはまた、AIエージェントが見たことのないデバイスの使用方法を理解するのに役立ち、コード単独では判別できないマシン特性（たとえば、ロボットアームの重量。安全に操作する方法を知るために重要）に関する情報を与えます。今まで、こうした情報の多くは、紙製マニュアル、ユーザーのコンピュータ、または暗黙知として保存されてきました。しかしMHSドライバーには、ユーザーがこの情報を自然言語で直接記述できるようにするタグが含まれています（ユーザーは自分たちで行うか、またはハードウェアセットアップについてユーザーにインタビューするエージェントとチャットすることで行うことができます）。これらのタグからの情報を使い、MHSドライバーはそれから自動的に、デバイスの一般的な特性、例えば何を測定できるか、何を調整できるか、またどのような安全制限が強制されるかについての情報を含むリファレンスファイルを生成します。このファイルはエージェントにデバイスを操作するために必要なすべての情報を提供します。