דוגמאות ראשוניות מ-MHS
אנו רק מתחילים לראות מה אנשים יכולים לעשות עם מודלי חזית (frontier models) ו-MHS, אך תקוותנו היא שהתקן יוכל לשמש חוקרים, מהנדסים ואנשי מקצוע אחרים בהאצת תהליכי גילוי וניסויים בכל תחום המשתמש במכשירים בעלי ממשק ניתן לתכנות.
במהלך פיתוח ה-MHS, שיתפנו אותו עם מספר מעבדות ויצרני חומרה בתחומי הביוטק, הרובוטיקה, המחשוב הקוונטי ותחומים אחרים. בפרויקטים המוקדמים הללו, ראינו ש-ה-MHS מקצר את זמן שילוב המכשירים, מאפשר לבצע איטרציות מהירות יותר במגוון סביבות ניסוי, ומסייע בהפעלה חיה של מכונות ובזיהוי תקלות בזמן אמת. להלן, שותפינו משתפים בפרטי חלק מהפרויקטים הראשוניים שלהם המערבים את ה-MHS.
גם ספקי חומרה וחברות התוכנה התומכות בהם בונים תמיכה ב-MHS בציודם, כך ש-סוכני AI יוכלו לגלות ולהפעיל את המכשירים שלהם ביתר קלות. לדוגמה:
- Amazon Web Services תתמוך ב-MHS באמצעות Strands Robots, ספרייה לחיבור סוכני AI למכשירים פיזיים. AWS תספק למשתתפים גרסה פרטית טרום-השקה של חבילת Strands Robots למשך התצוגה המקדימה למחקר של MHS.
- Automata מוסיפה תמיכה ב-MHS לפלטפורמת אוטומציית המעבדה שלהם, LINQ, לביצוע טיפול שגיאות חכם במכשירים במעבדות אוטונומיות.
- Danaher ו-Anthropic בוחנות באופן פעיל כיצד יכולות הנתמכות ב-MHS יכולות לאפשר למכשירים החכמים ולמעבדות האוטונומיות שלהן לבצע סקיילינג (scaling) במחקר ופיתוח ביו-רפואי.
- Doosan Robotics בוחנת את ה-MHS עם זרועותיה הרובוטיות, כולל לביצוע אבטחת איכות אוטומטית ותיאום משימות בין רובוטים מרובים.
- MBF Bioscience בונה דרייבר MHS עבור ScanImage, התוכנה המפעילה מיקרוסקופים סורקי לייזר במאות מעבדות מדעי המוח ברחבי העולם, כדי לשלב סוכני AI בניתוח נתונים וניסויים בזמן אמת.
- QIAGEN מתנסה ב-MHS באמצעות הוכחת היתכנות (proof of concept) עובדת בפלטפורמת טיהור חומצות גרעין שלה, QIAsymphony Connect, המראה כיצד סוכני AI יכולים לסייע למעבדות לפתור בעיות מכשירים מהר יותר, להדריך מפעילים בהתאוששות, ולשפר את זמן הפעולה של המכשירים תוך הפחתת הסיכון לדגימות ביולוגיות.
- Tecan מוסיפה תמיכה ב-MHS לפלטפורמות טיפול הנוזלים שלה, Fluent, כך ש-סוכני AI יוכלו לגלות ולהפעיל אותן ישירות.
- Universal Robots קיבלה גישה מוקדמת ל-MHS ומתכננת להוסיף תמיכה לפלטפורמת הרובוטיקה שלה.
הצטרפות לתצוגה המקדימה למחקר
התוצאות המוקדמות הללו משותפינו מעודדות, אך יש לנו עוד עבודה לעשות על התקן לפני שנשחרר אותו כקוד פתוח. כמודל שפה גדול (LLM), Claude לומד על העולם הפיזי באמצעות טקסט ותמונות, כלומר יכולות החשיבה המרחבית והפיזית שלו כוללות מגבלות שעדיין דורשות פיקוח מומחים. כך למשל, בעבודה עם דגימות חלבון, חוקרי Genentech נאלצו להנחות את Claude לזהות ששגיאות שנגרמו כתוצאה מקצף בדגימות היו כשלים פיזיים, לא באגי תוכנה, וניתן היה לטפל בהם רק באמצעות תיקונים פיזיים מתאימים.
ה-MHS עדיין לא עובד עם חומרה ללא ממשק תכנות, ולכן אנו עובדים עם יצרני מכשירים כאלה כדי לבנות בהם דרייברי MHS. מפתחים רבים כבר משתמשים ב-Claude Code לעבודה עם ציוד פיזי בודד; לשלב הבא של MHS, אנו מקווים להרחיב את התקן כך שיכסה יותר מהמכשירים שמפתחים בונים עליהם. בין המאמצים המוקדמים נכללות Hugging Face, שמוסיפה תמיכה ב-MHS בספריית הרובוטיקה שלהם LeRobot, ו-Raspberry Pi, שמאפשרת שילוב MHS במגוון מוצריהם בעקבות בדיקות מוצלחות באמצעות דרייבר Camera MHS Driver שלהם.
אנו נשתמש בתצוגה המקדימה למחקר גם לבניית הערכות בטיחות נוספות עם שותפי ההשקה שלנו ולחיזוק ההגנות לשימוש ב-AI בעולם הפיזי. אנו מפתחים מפת דרכים לבטיחות פיזית כדי לחזק עוד יותר את מדיניות מנגנוני ההגנה ואת כיסוי האכיפה שלנו מפני הסיכון לשימוש לרעה. כאשר נפתח את ה-MHS לקוד פתוח, נפרסם ממצאים מהתצוגה המקדימה למחקר כחלק מההנחיות שלנו לפריסת התקן בבטחה.
אנו מזמינים בעלי עניין ממגוון תעשיות להצטרף לרשימת ההמתנה לתצוגה המקדימה למחקר של MHS. אם תרצו להשתתף, הגישו את התעניינותכם כאן.
תודות
ה-MHS החל כשיתוף פעולה בין אלכ קמני (Alek Kemeny) מצוות ה-Beneficial Deployments של אנתרופיק לבין ארקו באסט (Arco Bast), מדען פוסט-דוקטורט בקמפוס המחקר HHMI Janelia. באסט ערך ניסויים מורכבים של דימות מוח על מערכת ששילבה לייזרים, מנגנוני מיקוד ממונעים ומצלמות מיוחדות מספקים שונים ללא ממשק משותף. כדי להאיץ את ניסוייו, הוא פיתח מילון זיכרון משותף שאפשר למכשירים לתקשר זה עם זה במהירות זיכרון. קמני ובאסט עבדו יחד כדי לשלב מודלי AI בממשק זה.
אנו מודים לכל מי שתרם לעבודה זו עד כה, ובכללם, אך לא רק: אהרון בוסוול (Aaron Boswell), בן ארתור (Ben Arthur), בועז מור (Boaz Mohar), גגן באט (Gagan Bhat), מארק קיטיסופיקול (Mark Kittisopikul), נאדין יאסר (Nadine Yasser), ניק פרסל (Nick Purcell), טקאשי קוואסה (Takashi Kawase), ווירג'יני רואטן (Virginie Ruetten). אנו מצפים לקדם את ה-MHS עם שותפינו בתעשייה, ובקרוב, עם קהילת הקוד הפתוח.
