फ्रंटियर AI लैब एंथ्रोपिक ने गुरुवार को AI एजेंटों को हार्डवेयर से जोड़ने के लिए एक मानक पर काम करने के अपने प्रयासों की घोषणा की। डेरियो अमोदेई के नेतृत्व वाली AI कंपनी ने एक नया इंटरफ़ेस पेश किया जो AI एजेंटों के लिए मशीनों के साथ काम करना और संचार करना आसान बना देगा।

कंपनी ने मॉडल हार्डवेयर स्टैंडर्ड (एमएचएस) का एक शोध पूर्वावलोकन पेश किया है। एंथ्रोपिक के अनुसार, इसे किसी भी डिवाइस के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिसमें प्रोग्राम करने योग्य इंटरफ़ेस है, जिसमें वैज्ञानिक अनुसंधान और विनिर्माण में तैनात डिवाइस भी शामिल हैं। सीधे शब्दों में कहें तो एमएचएस AI एजेंटों और भौतिक मशीनों के बीच एक आम भाषा बनाने का एंथ्रोपिक का प्रयास है।

एंथ्रोपिक ने अपने ब्लॉग में कहा, "एमएचएस AI एजेंटों को माइक्रोस्कोप, लिक्विड हैंडलर और रोबोटिक आर्म्स जैसे कई लैब और विनिर्माण उपकरणों को समानांतर में संचालित करने और नियमित दवा खोज प्रयोगों से लेकर क्वांटम कंप्यूटर पर लेजर कैलिब्रेशन तक जटिल कार्य करने में सक्षम बनाता है।"

वर्तमान में, एक शोध प्रयोगशाला एक कंपनी से माइक्रोस्कोप, दूसरे से रोबोटिक हाथ, दूसरे से तरल प्रबंधन उपकरण और एक कैमरा का उपयोग कर सकती है, जो सभी पूरी तरह से अलग सॉफ्टवेयर पर चल रहे हैं। हालाँकि, उन्हें एक साथ काम करने में अनुकूलन में कई सप्ताह या महीने लग सकते हैं। एंथ्रोपिक के अनुसार, यहीं पर एमएचएस आता है, जिससे यह बहुत आसान हो जाता है।

प्रत्येक मशीन के लिए एक अलग इंटरफ़ेस सीखने वाले AI मॉडल के बजाय, एमएचएस प्रत्येक डिवाइस को एक मानक सॉफ़्टवेयर इंटरफ़ेस प्रदान करता है। एक मशीन अनिवार्य रूप से AI को बता सकती है कि वह क्या कर सकती है, क्या माप सकती है, कौन सी सेटिंग्स बदली जा सकती है और उसकी सुरक्षा सीमाएं क्या हैं। एंथ्रोपिक के अनुसार, AI बिना इंजीनियरों के पूरी तरह से नई एकीकरण प्रणाली बनाने की आवश्यकता के बिना मशीन की खोज और संचालन कर सकता है।

यह विकास महत्वपूर्ण है, क्योंकि इसका मतलब यह नहीं है कि AI किसी रोबोट को नियंत्रित कर सकता है। ऐसी प्रणाली से पता चलता है कि AI संभावित रूप से एक साथ कई मशीनों का समन्वय कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक दवा खोज प्रयोग में, AI एजेंट एक तरल हैंडलर, रोबोटिक आर्म, माइक्रोस्कोप/रीडर और डेटा विश्लेषण के साथ काम कर सकता है। AI एक प्रयोग शुरू कर सकता है, परिणामों की जांच कर सकता है, पैरामीटर बदल सकता है, अगला चरण चला सकता है और संभावित रूप से कुछ त्रुटियों से उबर सकता है। यह AI को एक ऐसा उपकरण बनने से रोकता है जो सुझाव देता है कि उपयोगकर्ता को किसी ऐसी चीज़ के लिए क्या करना चाहिए जो भौतिक वर्कफ़्लो को निष्पादित कर सके।

घोषणा ब्लॉग में, एंथ्रोपिक ने इसके कुछ दिलचस्प उपयोग मामलों का हवाला दिया। अमेरिका स्थित जैव प्रौद्योगिकी कंपनी, जेनेंटेक में, क्लाउड ने विभिन्न तरल पदार्थों को कैसे संभाला जाना चाहिए, इसका अनुकूलन करते हुए एक तरल हैंडलर, रोबोटिक आर्म और प्लेट रीडर का समन्वय किया। इसी तरह, कार्नेगी मेलन में, शोधकर्ताओं ने प्रयोगशाला उपकरणों के कई टुकड़ों को जोड़ने के लिए एमएचएस का उपयोग किया। टीम ने कहा कि जिस एकीकरण में आमतौर पर कई सप्ताह लगते हैं उसमें लगभग आठ घंटे लगते हैं और अंतिम प्रयोग लगभग तीन गुना तेजी से चला। अग्रणी अनुसंधान केंद्र, एचएचएमआई जेनेलिया में, एमएचएस का उपयोग कई कंपनियों के उपकरणों से जुड़े एक जटिल माइक्रोस्कोपी सेटअप को जोड़ने के लिए किया गया था। एमएचएस के साथ, एक शोधकर्ता ने कहा कि एक नया कैमरा जोड़ने में कई दिनों के एकीकरण कार्य के बजाय केवल कुछ मिनट लगे।

यह ध्यान देने की आवश्यकता है कि यह कोई रोबोट वैज्ञानिक नहीं है जो भौतिक दुनिया को पूरी तरह से समझता है। एन्थ्रोपिक के स्वयं के प्रयोगों ने इसकी कुछ सीमाएँ प्रदर्शित कीं। ब्लॉग के अनुसार, जब तरल प्रबंधन के दौरान बुलबुले दिखाई दिए, तो क्लाउड ने शुरुआत में प्रक्रिया को फिर से शुरू करके प्रतिक्रिया व्यक्त की। और इससे वास्तव में समस्या और भी बदतर हो गई। बाद में, एक इंसान को विफलता का भौतिक कारण बताना पड़ा। AI तब उस ज्ञान को शामिल कर सकता है और समान स्थितियों को बेहतर ढंग से संभाल सकता है। संक्षेप में, चुनौती केवल यह नहीं है कि 'क्या AI मशीनों को नियंत्रित कर सकता है?' बल्कि क्या यह सुरक्षित रूप से समझ सकता है कि भौतिक दुनिया में क्या हो रहा है?