A Anthropic anunciou a introdução do MHS, um novo padrão de hardware projetado para permitir que agentes de IA controlem e interajam com o mundo físico. O padrão permite que modelos sequenciem etapas em instrumentos, ajustem parâmetros e operem equipamentos físicos com maior facilidade e eficiência. Por exemplo, um modelo como o Claude pode ajustar um laser, verificar os resultados por meio de uma câmera separada e, em seguida, repetir o processo para calibrar automaticamente o sistema todo.
O MHS também pode permitir que um modelo de IA foque um microscópio, analise os resultados, decida qual parte precisa de mais observação e, em seguida, mova automaticamente o microscópio para a seção relevante para continuar o experimento. Em um vídeo, a Anthropic demonstrou o Claude raciocinando sobre como fazer um braço robótico pegar uma lata de alumínio, mesmo que não tenha sido treinado especificamente nos passos necessários.
A Anthropic afirma que o MHS inclui um sistema de marcação padronizado para descrever as restrições do mundo real do hardware para modelos que podem ter sido treinados mais no mundo virtual. Essas marcações podem ser integradas a um arquivo de referência que fornece a um modelo de IA informações cruciais sobre um dispositivo com o qual não tem experiência de treinamento anterior. A empresa está trabalhando com um primeiro grupo de laboratórios de pesquisa científica e fabricantes avançados durante um período de visualização do MHS, incluindo Amazon Web Services, Hugging Face, Raspberry Pi, Automata e Universal Robots.
Esses parceiros ajudarão a Anthropic a construir avaliações de segurança e desenvolver práticas recomendadas para sistemas de IA que operam equipamentos físicos. Após o período de visualização, o plano é para que o MHS se torne um padrão de código aberto e agnóstico de agente para integrar IA e sistemas físicos. Em testes iniciais com parceiros científicos ao longo do último ano, a Anthropic viu o MHS reduzir o tempo necessário para integrar dispositivos, tornando possível iterar mais rapidamente em uma variedade de configurações experimentais.
De acordo com a Anthropic, isso pode levar a avanços significativos em vários campos, pois testes de hipóteses mais rápidos permitem a criação de tecnologias gerais a um ritmo acelerado. Como Kemeny observou em um vídeo promocional, "Se você pode testar hipóteses mais rapidamente, pode criar tecnologias gerais mais rapidamente. É assim que um século de progresso pode se condensar em uma década." As aplicações potenciais do MHS são vastas, e seu desenvolvimento pode marcar um marco significativo na integração de IA e sistemas físicos.
Cet article a été rédigé avec l'assistance de l'IA.
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