Anthropic lance une norme matérielle pour modèles afin d'intégrer l'IA aux machines du monde réel

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Anthropic a fait l'actualité sur les actifs réels avec le Model Hardware Standard (MHS), permettant à l'IA de contrôler des actifs du monde réel comme des microscopes et des bras robotiques. L'interface réduit le temps d'intégration de plusieurs semaines à quelques heures. Carnegie Mellon a automatisé une expérience en 8 heures, triplant la vitesse. QuEra a atteint 99,3 % de réussite avec des systèmes laser. AWS et d'autres adoptent le MHS, mais il reste fermé pour le moment. Anthropic prévoit de le rendre open source après vérification de la sécurité. Les actualités sur l'IA et la cryptomonnaie mettent en lumière la tendance à fusionner les infrastructures numériques et physiques.
ME AI Message, Dongcha Beating AI News: Anthropic lance le Model Hardware Standard (MHS) sous forme de prévisualisation de recherche, permettant aux agents IA d'interagir directement avec des machines du monde réel. Des microscopes, des manipulateurs de liquides, des bras mécaniques, voire des systèmes laser dans des ordinateurs quantiques, peuvent tous être connectés via une même interface. Par le passé, relier des équipements de différents fabricants nécessitait souvent le développement d'interfaces spécifiques, prenant des semaines, voire des mois. Anthropic affirme que le MHS peut réduire ce processus à quelques heures, voire quelques minutes. Le MHS peut être compris comme une couche unifiée d'« interface matérielle ». Une fois connecté au pilote MHS, un équipement indique à l'agent, selon un format standard, ses capacités, son état actuel et les limites de sécurité à ne pas franchir. L'agent peut ensuite contrôler l'équipement via MCP, la ligne de commande ou une API, sans avoir à réécrire un programme de connexion spécifique pour chaque machine. Le MHS n'est pas lié à Claude : d'autres modèles et agents peuvent également s'y connecter. Des tests pratiques ont déjà été réalisés sur des machines réelles. L'Université Carnegie Mellon a connecté un système d'automatisation expérimentale qui nécessitait habituellement plusieurs semaines de mise en place en seulement environ 8 heures, augmentant la vitesse des expériences d'environ 3 fois. La société de calcul quantique QuEra a fait optimiser automatiquement par Claude un programme de récupération laser, réussissant 695 fois sur 700 tests aveugles, soit un taux de réussite de 99,3 %. AWS, Hugging Face, Raspberry Pi et Universal Robots sont également en cours d'intégration au MHS. Toutefois, le MHS n'est pas encore un standard ouvert ; il est actuellement accessible uniquement sur demande à certaines institutions de recherche et fabricants. Anthropic prévoit de mener davantage de tests de sécurité avant de le rendre open source. Pour l'instant, la compréhension de Claude du monde physique reste limitée. Lors d'un test chez Genentech, il n'a pas pu déterminer par lui-même qu'une mousse de liquide constituait une défaillance physique et a eu besoin d'être informé par les chercheurs que ce n'était pas un problème logiciel. (Source : MLion)
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