بڑے زبان کے ماڈل، اب واقعی ہاتھ نکل گئے ہیں۔
ایک ہفتے کے چوتھے دن، اینتھروپک نے میکنیکل کنٹرول پروٹوکول (MCP): ماڈل ہارڈویئر سٹینڈرڈ (MHS) کا اطلاق کیا، جو تمام بڑے ماڈل چلائے جانے والے AI ایجینٹس کو فزیکل ڈیوائسز کو محفوظ اور تیزی سے چلانے میں مدد کرنے کے لیے ایک نیا معیار ہے۔
اب، Claude جیسے بڑے ماڈلز فزیکل دنیا میں مائیکروسکوپ، میکانی بازو، ترلیک پروسیسر، لیزر وغیرہ جیسے ہارڈویئر کو MCP (مڈل کانٹیکسٹ پروٹوکول) کی طرح چلا سکتے ہیں۔ اس ترقی کو صنعت میں AI کے ڈیجیٹل دنیا سے فزیکل دنیا میں جانے کا اہم مرحلہ سمجھا جا رہا ہے۔
اسمارٹ ایج کا استعمال کرنے والے زیادہ تر MCP کے بارے میں سن چکے ہوں گے، جو Anthropic نے نومبر 2024 میں ایک کھلا معیاری پروٹوکول کے طور پر جاری کیا تھا، جس کا مقصد بڑے زبان ماڈلز (LLM) اور باہری ڈیٹا سورسز، لوکل فائلز، ڈویلپمنٹ ٹولز اور مختلف ایپلیکیشن سروسز کے درمیان معیاری، محفوظ دو طرفہ مواصلات کا ایک انٹرفیس فراہم کرنا ہے۔
MCP کا مرکزی مقصد "AI دنیا کا USB-C اینٹر فیس" ہے، جو بڑے ماڈلز کو GitHub، Slack، لوکل فائل سسٹم، ڈیٹا بیس جیسے سافٹ ویئر ماحولوں سے جوڑتا ہے۔ پچھلے کچھ سالوں کے AI ٹیکنالوجی کے ترقی کے ساتھ، MCP پورے انسٹینس ایکوسسٹم کا ایک ضروری حقیقی معیار بن چکا ہے۔
اب Anthropic بھی ہے، جو ہارڈویئر کے ذریعے MCP کے ذریعے اس معیاری مواصلاتی نصاب کو فزیکل ہارڈویئر، سینسرز، ایمベڈڈ سسٹمز اور ٹیسٹ ڈیوائسز تک بلند کرنا چاہتا ہے۔
MHS کی ترقی Anthropic اور ہاورڈ ہیوز میڈیکل انسٹیٹیوٹ (HHMI) جینیلیا ریسرچ کیمپس کے تعاون سے شروع ہوئی، اور اب اس کا ریسرچ پریویو ورژن پہلے تحقیقی لیبز اور اعلیٰ سازندگان تک پہنچ چکا ہے۔
عام طور پر، لیب یا تیاری کارخانوں کو ہارڈویئر کو سیٹ اپ اور انٹیگریٹ کرنے میں کئی ہفتے یا مہینے لگ جاتے ہیں۔ زیادہ تر ڈیوائسز آپس میں براہ راست مواصلت نہیں کر سکتے، اس لیے مخصوص انٹیگریشن حل بنانے کے لیے ماہرین کی ضرورت ہوتی ہے۔ MHS اس انٹیگریشن کے عمل کو صرف کئی گھنٹوں یا منٹوں میں کم کر دیتا ہے۔ علاوہ ازیں، MHS AI کو ان ٹولز میں شامل کرکے تحقیق کرنے والوں اور انجینئرز کو خودمختار، 24/7 تجربات اور ورک فلوز کو آسانی سے کوآرڈینیٹ کرنے میں مدد فراہم کرتا ہے۔ ایجنٹس تجربات کے ہر مرحلے کا استدلال کر سکتے ہیں، پیرامیٹرز کو ریل ٹائم میں اپڈیٹ کر سکتے ہیں، اور کچھ صورتوں میں انسانی مداخلت کے بغیر ہارڈویئر کے خراب ہونے سے بحال ہو سکتے ہیں۔
MHS کسی بھی پروگرام کے قابل انٹرفیس والے ڈیوائس کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے، اور یہ بنیادی ماڈل کی قسم سے بھی مستقل ہے؛ کوئی بھی ایجنٹ فریم ورک معیاری پروٹوکول، جیسے MCP، کا استعمال کرکے اس تک رسائی حاصل کر سکتا ہے۔
AI کو سسٹم میں اندراج کی مزید مشکلات کو نظر انداز کرتے ہوئے بھی، لیب یا فیکٹری شاپ میں متعدد ڈیوائسز کو آپس میں جوڑنا آسان نہیں ہے۔ ہر ڈیوائس کے پاس عام طور پر اپنا اپنا پروگرامنگ انٹرفیس ہوتا ہے، اور اب تک کوئی معیاری اندراج طریقہ موجود نہیں ہے۔ اور ڈیوائسز کو جوڑنے کے بعد، انہیں ایجنٹ کے ساتھ ڈیٹا شیئر کرنے کا کوئی عام طریقہ بھی نہیں ہے، اور نہ ہی ایجنٹ کے لیے ان ڈیوائسز کو محفوظ طریقے سے آپریٹ کرنے کا کوئی طریقہ ہے۔
اب، MHS ان چیلنجز کا مقابلہ معیاری ڈرائیورز کے ذریعے کرتا ہے: یہ ایک سافٹ ویئر ہے جو کمپیوٹر آپریٹنگ سسٹم اور ہارڈ ویئر ڈیوائسز کے درمیان تبدیلی کرتا ہے۔ MHS ڈرائیور ایک سادہ بنیادی حکمات کا مجموعہ استعمال کرتا ہے، جیسے پڑھنا (مثلاً درجہ حرارت حاصل کرنا)، لکھنا (مثلاً درجہ حرارت سیٹ کرنا) وغیرہ، جن کو کوئی بھی ہارڈ ویئر ڈیوائس سمجھ سکتا اور انجام دے سکتا ہے۔ یہ ہر ڈیوائس کو معیاری فارمیٹ میں دریافت کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے ڈیوائسز اور ایجنٹس ایک دوسرے کو دریافت کر سکتے ہیں اور نیٹ ورک کے ذریعے مواصلات کر سکتے ہیں، بغیر کسی مخصوص "ترجمہ" پروگرام کے۔
MHS ڈرائیورز ایجنٹس کو کبھی نہ دیکھے گئے ڈیوائسز کو سمجھنے اور استعمال کرنے میں مدد کرتے ہیں، اور ان ڈیوائسز کی وہ میکنیکل خصوصیات بھی فراہم کرتے ہیں جو صرف کوڈ سے حاصل نہیں ہو سکتیں (جیسے مینیپولیٹر کا وزن، جو محفوظ آپریشن کے لیے انتہائی اہم ہے)۔ تکنیکی طور پر، یہ معلومات زیادہ تر کاغذی ہینڈ بُکس، صارفین کے کمپیوٹرز، یا غیر واضح علم کے طور پر محفوظ ہوتی ہیں۔ لیکن MHS ڈرائیورز میں لیبلز شامل ہیں جو صارفین کو ان معلومات کو قدرتی زبان میں درج کرنے کی اجازت دیتے ہیں (صارف خود درج کر سکتا ہے، یا ایجنٹ کے ساتھ چیٹ کرتے ہوئے AI اس کے ہارڈ ویئر سیٹنگز کے بارے میں پوچھ سکتا ہے)۔
ان لیبلز کی معلومات کا استعمال کرتے ہوئے، ایم ایچ ایس ڈرائیور ایک ریفرنس فائل خودکار طور پر تیار کرتا ہے جس میں ڈیوائس کی عام خصوصیات جیسے کہ یہ کیا ناپ سکتا ہے، کیا ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے اور کون سے سیکورٹی پابندیاں نافذ کی جائیں گی، شامل ہوتی ہیں۔ یہ فائل ایجنٹ کو ڈیوائس کو آپریٹ کرنے کے لیے تمام معلومات فراہم کرتی ہے۔
جب ڈیوائسز کنکٹ ہو جائیں اور ایجنٹ پروگرام ہر ڈیوائس کا استعمال کرنے کا طریقہ جان لے، تو ان ہارڈویئر ڈیوائسز کو کنٹرول کرنے کا ایک طریقہ مزید ضروری ہوتا ہے۔ MHS کے لیے ایسے تین طریقے ہیں: MCP، کمانڈ لائن انٹرفیس، اور کوڈ فائل (API)۔ یہ تینوں مل کر صارفین کو ایک لائن کوڈ کے ذریعے متعدد ڈیوائسز کو کوآرڈینیٹ کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔
جب ایجنٹ ڈیوائسز کو کنٹرول کرنے لگ جائے، تو وہ ہر ڈیوائس سے آپریشنل ڈیٹا حاصل کر سکتا ہے اور ان کے کام کی نگرانی اور ہدایت کر سکتا ہے۔ ایجنٹ مختلف آلات کے آپریشنل مراحل کو ترتیب دے سکتا ہے، نتائج کی نگرانی کر سکتا ہے، اور حقیقی وقت کے تبدیلیوں کے مطابق پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کر سکتا ہے۔ جب ایجنٹ کو لمبے عرصے تک چلنے والے کاموں کو انجام دینا ہو یا ڈیوائسز کو اپنی آن لائن انفرنس کی صلاحیت سے زیادہ تیزی سے چلانا ہو، تو وہ ایک یا زیادہ ڈیوائسز سے ڈرائیور کمانڈز کو کوڈ فائل میں جوڑ سکتا ہے۔ اس طرح، ڈیوائسز خود کام کر سکتے ہیں، جبکہ ایجنٹ کو ہر مرحلے پر انفرنس کرنے کی ضرورت نہیں پڑتی۔
MHS کے ٹیسٹنگ کے دوران، Anthropic نے پایا کہ Claude تجربات اور ہارڈویئر کے ساتھ ایک سائنسدان کی طرح تلاشی انداز میں تعامل کرتا ہے۔
اینٹروپک نے دیکھا کہ کلود لیزر کو ایڈجسٹ کر رہا ہے اور کیمرے کے ذریعے نتائج کا مشاہدہ کر رہا ہے، تاکہ یہ جان سکے کہ ایڈجسٹمنٹ سے لیزر بیم کس طرح منتقل ہوتا ہے، اور پھر اس عمل کو دہراتا ہے تاکہ واقعات کے ترتیب کو سمجھ سکے۔ اس کے بعد، کلود نے حاصل کردہ معلومات کو ایک کوڈ فائل میں پیک کیا اور ایک ڈیٹرمینسٹک اسکرپٹ لکھا جس سے اسے ہر مرحلے پر استدلال کرنے کی ضرورت نہیں پڑتی اور پورا عمل ایک الگ حکم کے طور پر چلایا جا سکتا ہے۔
MHS کے ترقی کے دوران، Anthropic نے بائیو ٹیکنالوجی، روبوٹکس، کوانٹم کمپیوٹنگ جیسے شعبوں میں کچھ لیبز اور ہارڈویئر سازوں کے ساتھ یہ ٹیکنالوجی شیئر کی۔ ان ابتدائی منصوبوں میں، ہم نے دیکھا کہ MHS نے ڈیوائسز کے اندراج کے وقت کو کم کیا، مختلف تجرباتی ماحولوں میں تکرار کی رفتار بڑھائی، اور مشینوں کے ریل ٹائم آپریشن اور خرابی کی تشخیص میں مدد کی۔
ہارڈویئر فراہم کنندگان اور ان کے ساتھ متعلق سافٹ ویئر کمپنیاں بھی ایجینٹس کو ڈیوائسز کو دریافت اور آپریٹ کرنے کی اجازت دینے کے لیے MHS سپورٹ کو ڈیوائسز میں اندراج کر رہی ہیں۔ مثال کے طور پر:
亚马逊云科技 (AWS) Strands Robots کے ذریعے MHS کو سپورٹ کر رہی ہے۔ یہ ایک لائبریری ہے جو AI ایجینٹس کو فزیکل ڈیوائسز سے جوڑتی ہے۔ MHS ریسرچ پریویو کے دوران، AWS شرکاء کو Strands Robots سافٹ ویئر پیکیج کا نجی پری ریلیز ورژن فراہم کرے گا۔
اتومیٹا اپنے لیب اٹومیشن پلیٹ فارم LINQ کے لیے MHS سپورٹ شامل کر رہا ہے تاکہ خودمختار لیب میں ا仪器 کے لیے ذکی خطا کا انتظام کیا جا سکے۔
ڈینہر MHS کی حمایت کردہ خصوصیات کو اپنے اسمارٹ ا仪器 اور خودمختار لیبز کے ذریعے بائیومیڈیکل ریسرچ اور ڈویلپمنٹ کے پیمانے کو بڑھانے کے لیے فعال طور پر جانچ رہا ہے۔
دوسان روبوٹکس اپنے میکنیکل آرم کا استعمال کرکے ایم ایچ ایس کا ٹیسٹ کر رہا ہے، جس میں خودکار معیار کی ضمانت اور متعدد روبوٹس کے درمیان کام کو ہم آہنگ کرنا شامل ہے۔
MBF Bioscience، ScanImage کے لیے MHS ڈرائیور تیار کر رہا ہے، جو دنیا بھر کے سینکڑوں نیورو سائنس لیبز میں لیزر اسکیننگ مائیکروسکوپ چلانے کے لیے استعمال ہوتا ہے، اور مقصد AI ایجینٹس کو ریل ٹائم تجزیہ اور تجربات میں ادماج کرنا ہے۔
QIAGEN، MHS کا تجربہ کر رہا ہے، جس میں اس کے نیوکلیک ایسڈ پاکیزیشن پلیٹ فارم QIAsymphony Connect پر ورکنگ پروف آف کانسپٹ کے ذریعے AI ایجنٹس کو دکھایا جا رہا ہے کہ وہ لیب میں آلات کی خرابیوں کو تیزی سے ڈیٹیکٹ کریں، آپریٹرز کو ریکوری کے لیے ہدایات دیں، آلات کے چلنے کے وقت کو بڑھائیں، اور بائیو سیمپلز کے خطرات کو کم کریں۔
ٹیکن اپنے فلوئینٹ مائع ہینڈلنگ پلیٹ فارم کے لیے MHS سپورٹ شامل کر رہا ہے تاکہ AI ایجینٹس ان پلیٹ فارمز کو براہ راست دریافت اور آپریٹ کر سکیں۔
یونیورسل روبوٹس نے MHS کے استعمال کی اجازت پہلے ہی حاصل کر لی ہے اور اپنے روبوٹ پلیٹ فارم پر MHS کی حمایت شامل کرنے کی منصوبہ بندی کر رہا ہے۔
اوپن سورس سے پہلے، اینتھروپک اس معیار پر مزید بہتری لانے کا خواہاں ہے۔
ایک بڑے زبانی ماڈل کے طور پر، کلوڈ فزیکل دنیا کو متن اور تصاویر کے ذریعہ سیکھتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ اس کی فضائی اور فزیکل استدلال کی صلاحیتیں محدود ہیں اور اب بھی ماہرین کی نگرانی کی ضرورت ہے۔ مثال کے طور پر، پروٹین نمونوں کے ساتھ کام کرتے وقت، جینٹیک کے تحقیقی ماہرین کو کلوڈ کو ہدایت دینا پڑا کہ نمونے میں بुلابوں کی وجہ سے ہونے والی غلطی ایک سافٹ ویئر خرابی نہیں بلکہ ایک فزیکل خرابی ہے، جسے صرف متعلقہ فزیکل درستگیوں سے دور کیا جا سکتا ہے۔
MHS ابھی تک پروگرامنگ انٹرفیس سے محروم ہارڈویئر کے ساتھ مطابقت رکھتی نہیں، اس لیے Anthropic اس قسم کے ہارڈویئر کے پیداکاروں کے ساتھ مل کر MHS ڈرائیورز کو ہارڈویئر میں اندراج کر رہا ہے۔ بہت سے ڈویلپرز پہلے ہی Claude Code کا استعمال کرکے منفرد فزیکل ڈیوائسز کو چلا رہے ہیں۔ MHS کے اگلے مرحلے میں، Anthropic چاہتا ہے کہ یہ معیار وسعت دیا جائے تاکہ ڈویلپرز کے استعمال کی جانے والی مزید ڈیوائسز کو شامل کیا جا سکے۔
اولین استعمال کنندگان میں Hugging Face (جو اپنی روبوٹ لائبریری LeRobot میں MHS سپورٹ شامل کر رہے ہیں) اور Raspberry Pi (جو اپنے Camera MHS ڈرائیور کے ساتھ کامیاب ٹیسٹ کے بعد اپنے متعدد مصنوعات میں MHS اندراج فعال کر رہے ہیں) شامل ہیں۔
حوالہ مواد:
https://www.anthropic.com/news/model-hardware-standard-research-preview
یہ مضمون ویچن گروپ "机器之心" (ID: almosthuman2014) سے ہے، مصنف: Agent پر توجہ دینے والی ماشین之心