Anthropic'e göre, yeni yapay zeka sistemi, rutin ilaç keşfi deneylerinden kuantum bilgisayarlarında kullanılan lazerlerin kalibrasyonuna kadar karmaşık görevlerde kullanılabilecek.
Yapay zeka (AI) şirketi Anthropic, yapay zeka ajanlarının laboratuvar ve üretim tesislerindeki fiziksel cihazları kontrol etmesini kolaylaştırmayı amaçlayan yeni bir standart geliştirdiğini duyurdu.
REKLAM
REKLAM
“Model Hardware Standard” (MHS) adı verilen sistemin araştırma önizlemesini kullanıma açan şirket, standardı ilerleyen dönemde açık kaynaklı hale getirmeyi ve beraberinde güvenli kullanıma ilişkin rehber yayınlamayı planlıyor.
MHS, yapay zeka ajanlarının mikroskoplar, sıvı işleme sistemleri ve robotik kollar gibi birden fazla cihazı aynı anda koordine edebilmesini sağlıyor. Anthropic'e göre sistem, rutin ilaç keşfi deneylerinden kuantum bilgisayarlarında kullanılan lazerlerin kalibrasyonuna kadar karmaşık görevlerde kullanılabilecek.
Standart, programlanabilir bir arayüze sahip herhangi bir cihazla çalışabilecek şekilde tasarlandı. Belirli bir yapay zeka modeline de bağlı olmayan MHS'ye yapay zeka ajanları, Model Context Protocol (MCP) gibi standart protokoller üzerinden erişebiliyor.
Anthropic, MHS'nin ilk sürümünü bilim, robotik, elektronik ve imalat sektörlerindeki ortaklarıyla paylaşmaya başladığını belirtti. Şirket, standardı açık kaynaklı hale getirmeden önce fiziksel ekipmanları yöneten yapay zeka sistemleri için güvenlik değerlendirmeleri ve en iyi uygulamaları geliştirmeyi amaçlıyor.
Haftalar süren entegrasyon dakikalara inebilir
Anthropic'e göre laboratuvarlarda ve üretim tesislerinde farklı cihazların birbirine bağlanması bugün önemli bir sorun oluşturuyor. Cihazların çoğu birbiriyle doğrudan iletişim kuramadığı için özel entegrasyonlar geliştirilmesi gerekiyor ve bu süreç haftalar, hatta aylar sürebiliyor.
Şirket, MHS ile bu sürenin saatlere veya bazı durumlarda dakikalara indirilebileceğini öne sürüyor.
Sistem aynı zamanda araştırmacı ve mühendislerin günün 24 saati otonom deneyler ve iş akışları yürütmesine imkan verebilir. Yapay zeka ajanları deneylerin tek tek aşamalarını değerlendirebiliyor, parametreleri gerçek zamanlı olarak değiştirebiliyor ve bazı durumlarda donanım hatalarını insan müdahalesi olmadan çözebiliyor.
Anthropic, ilk projelerinde MHS'nin cihaz entegrasyonu için gereken süreyi azalttığını, farklı deney koşullarının daha hızlı denenmesini sağladığını ve makineler çalışırken gerçek zamanlı hata tespitine imkan verdiğini bildirdi.
Şirketin testlerine göre Claude'un fiziksel deney ve cihazlarla etkileşimi de yalnızca önceden belirlenmiş talimatları yerine getirmekle sınırlı kalmadı. Anthropic, yapay zeka modelinin deneyleri bir bilim insanının yaklaşımına benzer biçimde “keşifçi” şekilde yürüttüğünü belirtti.
Şirket açıklamasında, “Sınır modeller ve MHS ile insanların neler yapabileceğini daha yeni görmeye başlıyoruz,” ifadelerine yer verilirken, standardın programlanabilir cihazların kullanıldığı farklı alanlarda keşif ve deney süreçlerini hızlandırmasının hedeflendiği belirtildi.
Fiziksel dünyada yapay zeka güvenliği gündemde
Yapay zeka ajanlarının yalnızca bilgisayar ortamında değil, robot kolları ve laboratuvar cihazları gibi fiziksel sistemler üzerinde doğrudan kontrol sahibi olması yeni güvenlik risklerini de beraberinde getiriyor.
Anthropic bu nedenle MHS'yi şimdilik araştırma önizlemesi olarak sınırlı ortaklarla test ediyor. Şirket, bu süreçte yapay zekanın fiziksel ekipmanları kullanmasına yönelik yeni güvenlik değerlendirmeleri geliştireceğini açıkladı.
Anthropic ayrıca yapay zeka sistemlerinin fiziksel dünyada kötüye kullanılma risklerine karşı mevcut güvenlik politikalarını güçlendirmek amacıyla bir “fiziksel güvenlik yol haritası” hazırladığını bildirdi.
MHS açık kaynaklı hale getirildiğinde araştırma önizlemesinden elde edilen bulguların ve standardın güvenli biçimde nasıl uygulanabileceğine ilişkin rehberin de yayımlanması planlanıyor.
Şirket, araştırma önizlemesine katılmak isteyen bilim, mühendislik ve sanayi kuruluşları için bir bekleme listesi de oluşturdu.