Anthropic、科学者・メーカー向けモデルハードウェア標準「MHS」でフィジカルAI分野に初参入
重要ポイント
- •Anthropicは、AIモデルを物理設備に接続するためのモデルハードウェア標準(MHS)をリサーチプレビューとして公開した。
- •同社によれば、MHSはハードウェア統合の期間を数週間~数ヶ月から数時間~数分に短縮できる可能性があるという。
- •MHSはモデルに依存しない設計で、Anthropicのオープンなモデルコンテキストプロトコル(MCP)を基盤として構築されている。
- •Anthropicは、新製品と既存設備の両方にMHSを追加するため、デバイスメーカーと協力している。
- •早期アクセスのパートナーと協力企業には、バイオテクノロジー、ロボティクス、量子コンピューティング、クラウドコンピューティング分野の研究所や企業が含まれる。
Anthropicはモデルハードウェア標準(MHS)をリサーチプレビューとして公開しました。これは、物理世界を認識して行動できるAIシステムという新興分野、いわゆる「フィジカルAI」への同社初の本格参入となります。木曜日に公開されたこのフレームワークは、AnthropicのClaudeのような先進的な大規模言語モデル(LLM)を、製造設備から実験室の顕微鏡に至るまでの物理的な物体と接続するものです。
MHSが描く構想は、ロボットアームや組立ラインが独自の共通言語で「コミュニケーション」する工場や、顕微鏡が人の介入なしに一日中自律的に特定の分子を探し続ける科学研究室です。
Anthropicによると、MHSを利用すれば、企業は「数時間または数分」で設備にAIを統合できるといいます。通常、このプロセスには「短くとも数週間」かかり、専門家によるカスタム構築が必要でした。同社は、先進的なAIツールへのアクセス拡大が「自律的で24時間体制の実験やワークフロー」への道を開くと述べており、科学研究や先進製造が主な用途として挙げられています。
MHSは複数のデバイスを相互に接続し、「read(読み取り)」などのコマンド群を使って通信することも可能です。どのハードウェアデバイスもこれらのコマンドを理解し、実行できます。
この標準はモデルに依存しない設計(model-agnostic)のため、Claudeだけでなく、OpenAIなど他社が開発したモデルやオープンソースモデルを含むあらゆるLLMで動作します。MHSは、Anthropicが2024年に発表した、データソースを接続するための汎用オープン標準であるモデルコンテキストプロトコル(MCP)を基盤として構築されています。Anthropicの技術スタッフであるAlek Kemeny氏は、MCPについて「AIとソフトウェアを接続する際のUSBのようなもの」とFortuneに語りました。AnthropicがMCPをオープンソース化して以来、OpenAIやGoogleなどの競合企業もサポートに踏み出しており、MHSはAI業界の大部分がすでに採用している基盤の上に成り立っています。
Kemeny氏は、すべてのデバイスにプログラミングインターフェースがあるわけではないため、既存の設備すべてがMHSにすぐに接続できるわけではないと指摘しました。このプロジェクトの一環として、Anthropicは「多くのデバイスメーカー」と協力し、必要なインターフェースを備えた新製品を開発しています。これらの製品にはMHSがプリインストールされます。同社はまた、メーカーが既存製品にMHS接続を追加できるよう支援しています。こうしたハードウェアがどれだけ迅速に研究所や工場の現場に届くかが、研究者やメーカーが個別対応の統合から、Anthropicが構想するプラグアンドプレイ型の環境へと移行できる時期を左右するでしょう。
「それが私たちが思い描き、現在進みつつある未来です」とKemeny氏は述べました。「将来、科学者はこれらのデバイスを購入すれば、箱から出してすぐに動作するようになる。それが標準を普及させるプロセスというものです」
Anthropicで科学分野のパートナーシップと展開を統括するJonah Cool氏は、科学機器がしばしば「非常に脆い独自ソリューションに悩まされ、科学者のニーズを満たせないことが多い」と付け加えました。MHSは、科学者がどのモデルでも自身の機器に接続できるよう支援する、標準化されプログラミングしやすいインターフェースを提供します。「私たちは、科学者がベンダーロックインに陥るのを避けたいのです」とCool氏は述べました。
MHSのリサーチプレビューは、AIとロボティクスの融合の可能性への関心が高まる中で登場しました。Hugging Faceも木曜日、初のフィジカルAI製品であるロボットアヒルを発表しましたが、これはMHSを利用していないとAnthropicは述べています。130億ドルでHugging Faceの買収を進めているNvidiaも、かねてからフィジカルAIを推進してきました。3月には、NvidiaのJensen Huang CEOが、将来「すべての産業企業がロボティクス企業になるだろう」と予測しました。Google DeepMindも同様に、機械向けのGemini Roboticsモデルを独自に発表しており、ハードウェア対応AIがいかに急速に競争領域となりつつあるかを示しています。
AnthropicはMHSを、バージニア州にある生物医学研究センターであるHHMI Janelia Research Campusとのパートナーシップのもとで開発しました。開発期間中には、バイオテクノロジー、ロボティクス、量子コンピューティングなどの分野の研究室やハードウェアメーカー「少数」が早期アクセスを得ました。パートナーには、Genentech、カーネギーメロン大学、量子コンピューティング企業のQuEra、Universal Robots、Amazon Web Services、Doosan Robotics、Danaher、Hugging Faceなどが含まれます。
この記事はFortune.comに最初に掲載されたものです。
