تمكّن MHS من Anthropic وحدات الذكاء الاصطناعي من التحكم في أجهزة المختبر والكمية

أطلقت Anthropic معاينة بحثية لمعيار الأجهزة النموذجية (MHS)، في محاولة لإنشاء واجهة عامة مشابهة لـ MCP بين وكلاء الذكاء الاصطناعي والأجهزة المادية. فبمجرد توصيل المجاهر، ومحطات العمل بالموائع، والذراعات الميكانيكية، والكاميرات، والليزر، والمستشعرات، يمكن للنماذج المختلفة اكتشافها والتحكم بها من خلال حالة موحدة، وأوامر تشغيل، وقيود أمان، مما يختصر التكامل المخصص الذي كان يستغرق أسابيع أو حتى أشهر إلى ساعات أو دقائق قليلة. وفي الاختبارات المبكرة، نجح Claude عبر MHS في إجراء تجارب كشف البروتين، وضبط التصوير المجهري في الوقت الفعلي، ومعالجة أعطال الفقاعات السائلة، ورفع نسبة نجاح استعادة الليزر في الحاسوب الكمومي QuEra من 58% إلى 99.3%. لكن Anthropic اعترفت في الوقت نفسه بأن النماذج اللغوية تفتقر إلى حدس فيزيائي حقيقي، ولا تزال بحاجة إلى إشراف خبراء عند مواجهة مشكلات واقعية مثل الفقاعات، والاصطدامات، ومسارات الضوء، والعينات البيولوجية. حاليًا، MHS متاح فقط لبعض المختبرات وشركات التصنيع، وسيتم فتحه كمصدر مفتوح بعد إكمال تقييمات الأمان. إن أهميته لا تكمن فقط في "قدرة Claude على تشغيل الآلات"، بل في أن وكلاء الذكاء الاصطناعي ينتقلون من قراءة البرمجيات واستدعاء واجهات برمجة التطبيقات إلى القدرة على الملاحظة والتدخل والتجريب المتكرر في العالم المادي.

مؤلف المقال، المصدر: Anthropic

يمكن لـ Claude الآن قراءة الأوراق البحثية وتحليل البيانات وتكوين فرضيات بحثية وكتابة كود التجارب، ولكن عندما يصل البحث إلى خطوة "التعامل الفعلي مع الأجهزة"، عادةً ما يُمنع الذكاء الاصطناعي من الدخول إلى العالم الحقيقي.

المشكلة ليست في قدرات النموذج، بل في تشتت الأجهزة في المختبرات والمصانع بشكل شديد. قد تستخدم الكاميرات Python، وتعمل أجهزة الكشف على MATLAB، وتستخدم أجهزة الفسيولوجيا الكهربائية C#, بينما تمتلك الأذرع الميكانيكية والمجاهر ومحطات السحب各自 برامج تشغيل وتنسيقات بيانات وبرمجيات تحكم خاصة بها. العديد من الأجهزة لا تعرف على الإطلاق الحالة الحالية للأجهزة المجاورة.

عادةً ما يحتاج الباحثون إلى كتابة برامج اتصال منفصلة لكل زوج من الأجهزة إذا أرادوا جعل الكاميرا إعلام الذراع الآلي بموقع العينة، أو جعل المجهر يغير معلمات المسح تلقائيًا بناءً على الصور في الوقت الفعلي. وكلما زاد عدد الأجهزة، زادت تعقيدات التكامل النقطي-النقطي التي يجب صيانتها.

أشارت Anthropic إلى أن المختبرات أو مرافق التصنيع كانت تتطلب عادةً أسابيع أو حتى أشهر لإكمال تكامل الأجهزة. تهدف MHS إلى تقليل هذا الجزء من العمل إلى ساعات أو دقائق.

إنها لا تحل مشكلة "كيفية جعل النموذج أكثر ذكاءً"، بل تُنشئ أولاً لغة مشتركة يمكن للنموذج فهمها على جميع الأجهزة.

(يُظهر الرسم التوضيحي المذكور أعلاه هيكلية ما قبل وبعد تكامل MHS، مع تغيير الاتصالات المخصصة بين الأجهزة النقطية إلى اتصالات عبر واجهة موحدة.)

يُعدّ جوهر MHS برنامج تعريف معياري. فهو يعمل كطبقة ترجمة بين واجهة الجهاز ووكيل الذكاء الاصطناعي، ويحول الآلات المعقدة إلى عدد قليل من الأوامر العامة، مثل قراءة درجة الحرارة، كتابة درجة الحرارة، الاستعلام عن الحالة، أو تنفيذ عملية معينة.

الأجهزة المتصلة بـ MHS تُنشئ ملف مرجعي قياسي يوضح ما يمكنها قياسه، وأي المعلمات يمكن ضبطها، والحالات المحتملة التي يمكن أن يكون فيها الجهاز، وما هي قيود الأمان التي يجب تنفيذها.

لا يمكن للكود النقي عادةً التعبير عن جميع الخصائص الواقعية للآلة. على سبيل المثال، إذا رأى النموذج فقط واجهة برمجة التطبيقات للتحكم في الذراع الميكانيكية، فقد لا يعرف وزن الذراع الميكانيكية نفسها، أو نطاق حركتها، أو عزم القصور الذاتي، أو مخاطر التصادم. في الماضي، كانت هذه المعلومات قد تكون متناثرة في كتيبات ورقية، أو أجهزة حاسوب المهندسين، أو خبرة المشغلين.

يسمح MHS للمستخدمين بإضافة هذه المعرفة باستخدام علامات لغوية طبيعية. يمكن للمستخدمين ملء المعلومات مباشرة أو السماح للوكيل بطرح أسئلة عبر المحادثة حول حالة الجهاز، ثم توليد ملف الوصف تلقائيًا.

بعد إكمال التوصيل، يمكن للوكيل التحكم في الأجهزة عبر MCP أو سطر الأوامر أو واجهة برمجة التطبيقات البرمجية. يمكنه قراءة بيانات حية من عدة أجهزة، وجدولة تسلسل العمليات، وتعديل المعلمات بناءً على نتائج التجربة؛ وعند الحاجة إلى تنفيذ عمليات سريعة أو طويلة الأمد، يتم تجميع مجموعة من أوامر القيادة إلى كود لتشغيل الجهاز تلقائيًا دون الحاجة إلى إعادة استنتاج النموذج قبل كل حركة صغيرة.

MHS غير مرتبطة بنموذج معين ولا تقتصر على استخدام Claude. يمكن في المبدأ استخدام أي نموذج أو إطار عامل للوصول إلى الأجهزة عبر بروتوكولات قياسية مثل MCP.

استخدمت Genentech MHS لاختبار عملية فحص البروتين BCA. كانت التجربة تتطلب تنسيق محطات اللمس، والذراع الميكانيكية، وقارئ لوحات الأنزيمات، لقياس تركيز البروتين من خلال تغير لون العينة.

تبدو هذه العمليات مناسبة للأتمتة، لكنها في الواقع تتأثر بسهولة بخصائص السوائل الفيزيائية. عندما يواجه الماصات الرغوة، قد تُبلغ مستشعرات مستوى السائل عن خطأ؛ كما أن الفقاعات يمكن أن تُعطل القراءة البصرية النهائية.

عندما واجه كلاود أول خطأ تشغيلي ناتج عن فقاعات، كان رد فعله الغريزي هو تعديل المعلمات وإعادة المحاولة في نفس الموضع. لكن النتيجة كانت استمرار خلط السائل وتوليد المزيد من الفقاعات.

يجب على الباحثين إخباره:这不是 عطل برمجي يمكن حلّه من خلال التشغيل المتكرر، بل هو مشكلة فيزيائية في السائل الحقيقي. الطريقة الصحيحة هي الانتقال إلى موضع نظيف، مع تقليل عدد دورات الخلط لجعل العملية أكثر لطفًا.

بعد الحصول على التفسير، حافظ Claude على هذا السياق في التجارب اللاحقة. وقم الفريق بتوثيق الخبرة كمهارات معالجة سوائل قابلة لإعادة الاستخدام، مما مكن Claude من اختيار معلمات افتراضية أكثر منطقية بناءً على خصائص السوائل المختلفة، وتقليل أخطاء النقل.

يكشف هذا المثال عن الحدود الأكثر وضوحًا لـ MHS حاليًا. يمكن للوكيل إجراء استدلالات بناءً على ملاحظات المستشعرات، لكن نموذج العالم الذي تعلمه من النصوص والصور لا يعادل الحدس الفيزيائي الذي شكله الباحثون من خلال التشغيل الطويل الأمد.

نشأت MHS في الأصل من مجموعة من أجهزة التصوير الدماغي المعقدة في HHMI Janelia.

استخدمت الباحثة فيرجيني روتين ميكروسكوبًا ثنائي الفوتون لمراقبة نشاط الخلايا والأعضاء الكاملة لأسماك الزيبرا أثناء النوم. شملت مجموعة التجربة الكاملة الليزر والمرايا والمنضدة والكاميرا وعددًا من المستشعرات، والتي كانت تتطلب سابقًا سبع برامج من مصنعين مختلفين للعمل معًا.

عدم وجود واجهة موحدة بين الأجهزة، بل واستخدام لغات برمجة مختلفة. برنامج واحد يعرف موقع الطاولة، بينما لا يمكن للبرنامج الآخر قراءته مباشرة؛ مما اضطر الباحثين إلى كتابة كود جسر كبير، وأحيانًا إضافة بطاقات جمع بيانات مخصصة لتمكين الأجهزة من نقل الإشارات.

يضع MHS حالة جميع الأجهزة، والمتغيرات، وأوامر التحكم، وقراءات المستشعرات في مساحة حالة مشتركة موحدة. كل جهاز يحتاج فقط إلى الوصف والاتصال مرة واحدة، ويمكن للبرامج أو الوكلاء الأخرى اكتشافه واستخدامه مباشرة.

قبل تنفيذ MHS، قد تستغرق إضافة كاميرا جديدة عدة أيام للتكامل؛ بعد الاتصال بـ MHS، أضاف الباحثون الكاميرا الجديدة المستخدمة لمراقبة موقع الليزر إلى النظام في دقائق قليلة، وأعادوا بيانات الصورة إلى البرنامج الذي يتحكم في المرايا العاكسة.

يمكن لـ Claude أيضًا مراقبة الشعاع عبر الكاميرا، وضبط المرايا، ثم تقييم النتائج بناءً على الصورة الجديدة، مما يشكل حلقة مغلقة من "التنفيذ—المراقبة—التصحيح". في نظام ميكروسكوب آخر، تم تقليل الفحص السابق الذي كان يتطلب من الباحثين قضاء نصف يوم في التحقق من الليزر والمستشعرات ومسار الضوء إلى خطوة واحدة تلقائية.

تستخدم QuEra Computing الذرات المحايدة لبناء حواسيب كمومية، وتحتاج إلى التحكم الدقيق للغاية في الذرات باستخدام الليزر. إن الانحراف المسموح به في تردد الليزر يبلغ حوالي جزء من تريليون، وهو ما يعادل ألا يتجاوز الخطأ في قياس المسافة من الأرض إلى القمر عرض شعرة واحدة.

قد تؤدي تغييرات في درجة الحرارة أو الاهتزاز أو الضغط الجوي إلى فقدان الليزر لـ "القفل". إذا حدث هذا أثناء حسابات كمومية طويلة الأمد، فقد تفشل المهام التي تعمل منذ ساعات عديدة مباشرة. عادةً ما يتطلب عملية الاستعادة التقليدية عمالًا ذوي خبرة يراقبون عدة أجهزة ويعيدون ضبط المعلمات بالترتيب، مما يستغرق حوالي 5 إلى 10 دقائق.

في السابق، قامت QuEra بتنظيم مهندسي الليزر، ومهندسي البرمجيات، وخبراء الخوارزميات، والاختباريين لكتابة مجموعة من النصوص الثابتة للتعافي على مدار عدة أشهر. وكانت تُجري التعديلات يدويًا على وحدات التحكم وفقًا للإجراءات اليدوية، ب نسبة نجاح تبلغ حوالي 58٪، مع الحاجة إلى حوالي 150 ثانية لكل محاولة.

بعد توصيل MHS، لم يعد الوكيل يكرر العمليات الثابتة فقط، بل يخلق اضطرابات مختلفة باستمرار، ويراقب ردود الفعل الليزرية، ويبحث عن المعاملات التحكمية التي تحتاج حقًا إلى الضبط.

بعد تجربة ليلة واحدة، انخفض وقت الاستعادة إلى حوالي 6 ثوانٍ، ووصلت النسبة الناجحة إلى 96٪؛ وبعد تحسين إضافي، أبلغت Anthropic عن نسبة نجاح استعادة نهائية بلغت 99.3٪.

كما اكتشف العامل أنه عند وجود انزياح تردد ليزر صغير، لا داعي للتحقق من جميع العناصر التحكمية، بل يكفي تعديل معلمتين أو ثلاث فقط. وعادةً ما يؤكد الموظفون البشريون على التحقق من كل عنصر لضمان السلامة؛ بينما تمكّن العامل من خلال تجارب متكررة عديدة من تحديد الخطوات التي يمكن تخطيها.

ومع ذلك، شددت QuEra على أن العامل لم يستبدل الخبراء بالكامل. عندما تواجه أعطالًا مادية بحتة، غالبًا ما لا يعرف Claude كيفية التعامل معها، لأنه لا يزال يعتمد بشكل رئيسي على واجهات البرمجة لفهم الأجهزة. كما أنه غالبًا ما يتوقف عند العمليات ذات المخاطر البسيطة انتظارًا للإذن البشري، مما أدى إلى تأجيل بعض التجارب الليلية حتى اليوم التالي.

تيسووان ساينتيفيك تربط MHS بمنصة الأبحاث البيولوجية الآلية ResearchOS لإجراء تجارب qPCR لتحليل حالة التلوث المحلي.

تتطلب qPCR استخدام مُختَلَط رئيسي "master mix" لزج ويشبه سائل الصابون. هذا السائل يميل إلى تكوين رغوة أثناء النقل، مما يؤدي إلى عدم دقة في كمية السائل المأخوذة وانخفاض جودة التجربة.

في تجربة، كشفت الكاميرا عن فقاعات داخل الأنبوب الذي يمسكه الذراع الآلي. لا يمكن للذراع الآلي معالجة هذه المشكلة بنفسه، لكن ResearchOS يمكنه البحث عن أجهزة أخرى متصلة بـ MHS في المختبر. ثم اقترح Claude عبر Slack على الباحثين إرسال الأنبوب إلى جهاز الطرد المركزي لتدويره بسرعة منخفضة لفترة قصيرة، بهدف إعادة تجميع السائل والفقاعات في القاع.

هذه الأنواع من المعالجة عبر الأجهزة هي سيناريوهات يصعب على عمليات الأتمتة الثابتة التقليدية تغطيتها. لا يحتاج مصممو البرامج إلى كتابة مسارات استعادة كاملة مسبقًا لكل نوع من الأعطال؛ يمكن للوكيل مراقبة الخطأ ثم تحديد الحلول بناءً على مجموعات الأجهزة المتاحة حاليًا.

كما طلب الفريق من كلاود تحسين المُترجم الذي يحول بروتوكولات التجارب المتقدمة إلى تعليمات تشغيل الأجهزة. وشملت التجارب 9143 عملية فصل مستقلة، و300 تركيبة نقل مختلفة، و1508 ظروف قياس، وأربع فئات من السوائل.

في الاختبارات غير المُحسَّنة، تفوق النموذج المُحسَّن بواسطة Claude وMHS في التنبؤ بدقة التوزيع المتكرر بنسبة حوالي 12% مقارنة بمواصفات الشركة المصنعة، وفاز في 31 من أصل 45 جولة اختبار؛ وعلى بيانات أعلى عدد من التكرارات، بلغت نسبة التحسن حوالي 17%. هذه النتائج مستمدة من تجارب شريك المشروع، ولا يمكن اعتبارها استنتاجات عامة مُستقلة مُعاد تكرارها عبر مختبرات مختلفة.

لم تصف Anthropic MHS كنظام مختبر خالٍ من البشر ناضج.

يمكن لـ Claude قراءة الحالة وتحليل الصور واستخدام الأجهزة، لكن معرفته بالعالم الحقيقي تأتي أساسًا من النصوص والصور. غالبًا ما تُكشف المشكلات مثل الاحتكاك، والرغوة، والوزن، ولزوجة السوائل، والفجوات الميكانيكية، وانزياح مسار الضوء فقط أثناء التشغيل الفعلي.

إذا لم يكن الجهاز يحتوي على أي واجهة قابلة للبرمجة، فلا يمكن لـ MHS حاليًا الاتصال المباشر به؛ وتعمل Anthropic مع الشركات المصنعة لإضافة سائقات لهذه الأجهزة.

السلامة المادية أكثر تعقيدًا من صلاحيات البرنامج. في حالة تنفيذ العامل الرقمي لأوامر خاطئة، يمكن عادةً التراجع عن الملفات أو استعادة النظام؛ لكن عند التحكم في الروبوتات الميكانيكية، والليزر، والمواد الكيميائية، وعينات بيولوجية، قد تؤدي الحركات الخاطئة إلى تلف المعدات، أو تدمير العينات، أو حتى مخاطر على الأشخاص.

لذلك، فإن المهمة الأساسية في مرحلة المعاينة البحثية ليست توسيع عدد الأجهزة، بل إنشاء تقييمات أمان جديدة: أي العمليات يجب أن تُوافق عليها يدويًا، ومتى يجب على الأجهزة التوقف تلقائيًا، وهل يمكن للنموذج التعرف على شذوذ المستشعرات، وكيفية ضمان عدم إمكانية تجاوز الوكيل للقيود على مستوى برنامج تشغيل الأجهزة.

أعلنت Anthropic أنها تضع "خريطة طريق للأمان المادي" وتنوي نشر نتائج الاستطلاع البحثي وإرشادات النشر الآمن في نفس وقت الإصدار المفتوح المصدر الرسمي لـ MHS.

حصلت MHS على دعم مبكر من عدة شركات للأجهزة والمنصات. تخطط AWS لتقديم الوصول من خلال Strands Robots؛ وتدقّق Doosan Robotics وUniversal Robots دعم الأذرع الروبوتية؛ وتركز Tecan وQIAGEN وAutomata على أتمتة المختبرات؛ وتخطط Hugging Face لإضافة MHS إلى مكتبة LeRobot الروبوتية، كما تختبر Raspberry Pi التكامل في منتجات وبرامج تشغيل الكاميرات جزئيًا.

إذا تشكلت مساحة MHS، فقد توحد طريقة ربط الوكلاء بالأجهزة الواقعية بنفس الطريقة التي ربط بها النموذج الموحّد MCP والأدوات البرمجية. لن يضطر المختبرات إلى إعادة بناء واجهات لكل نموذج وكل جهاز وكل مجموعة برمجية، كما يمكن لشركات الأجهزة تقديم وصف معياري للقدرات يمكن للوكلاء اكتشافه مباشرة.

لكن المواجهة التي تواجهها MHS أكثر صعوبة بشكل واضح. عادةً ما يمكن تحديد مدخلات ومخرجات الأدوات البرمجية بدقة، بينما تتأثر الأجهزة المادية بالاهتراء والانزياح والانسداد والضوضاء، كما تتأثر بتغيرات البيئة. قد تختلف أداء جهازين من نفس الطراز بسبب اختلاف حالة المعايرة وطريقة التثبيت.

لذلك، فإن ما تريد MHS توحيدَه ليس فقط الأوامر، بل أيضًا حالة الآلة، والقيود الواقعية، وحدود الأمان، ومعرفة استعادة الأعطال.