YAYIN TARİHİ, 07 Eylül 2026 15:26
- Anthropic, yapay zeka ajanlarının laboratuvar ekipmanları ve diğer fiziksel cihazlarla iletişim kurup bunları kontrol etmesini kolaylaştıran yeni bir standart geliştiriyor. Qiagen ve Genentech'in test ettiği sistem, haftalar süren donanım entegrasyonunu saatler veya dakikalara indirmeyi hedefliyor.
Anthropic, yapay zeka ajanlarının mikroskop, sıvı işleyici, robotik kol ve diğer laboratuvar ekipmanlarıyla iletişim kurup bunları kontrol etmesini sağlayan Model Hardware Standard'ı (MHS) kullanıma açtı.
CNBCE.COM'u öncelikli haber kaynağınız olarak ekleyin Ekonomi, iş dünyası, piyasalar ile ilgili en güvenilir ve en detaylı haberlere en hızlı şekilde ulaşın. + EkleWiWo'da yer alan habere göre, MHS, farklı cihazların verilerini ve durum bilgilerini yapay zeka ajanlarının anlayabileceği ortak bir yapı üzerinden paylaşmasını sağlıyor. Sistem, yapay zeka ajanlarının cihazların yeteneklerine, çalışma durumlarına ve izin verilen eylemlerine erişmesine olanak tanıyor.
Anthropic, MHS'nin ilk araştırma ön izlemesini bilimsel araştırma laboratuvarları ve ileri üretim alanında çalışan şirketlerle test ediyor.
Donanım entegrasyonu haftalar yerine saatler sürebilecek
MHS'nin ortaya çıkışında Howard Hughes Tıp Enstitüsü'nde sinirbilimci olarak çalışan Arco Bast'ın laboratuvarındaki çalışmalar etkili oldu.
Bast, deneylerinde kullandığı mikroskoplar ve diğer ekipmanları birbirine bağlamak için uzun süre donanım entegrasyonu yapmak zorunda kaldığını belirtti. Daha sonra Anthropic'in Claude Code yazılımını kullanarak yapay zeka ajanlarının fiziksel cihazlarla iletişim kurmasını ve bu cihazları kontrol etmesini sağlayan bir arayüz geliştirdi.
Bast'a göre bu sistem, laboratuvarda deney hazırlama süresini haftalardan birkaç güne indirdi.
Anthropic, MHS ile cihaz entegrasyonunun bazı durumlarda haftalar veya aylardan saatler ya da dakikalara indirilebileceğini belirtiyor.
Qiagen laboratuvar ekipmanlarını test ediyor
Alman-Hollandalı biyoteknoloji ve tıbbi teknoloji şirketi Qiagen, MHS'yi QIAsymphony Connect platformunda test ediyor. Platform, nükleik asit saflaştırma işlemleri için otomatik bir çözüm olarak kullanılıyor.
Qiagen Araştırma ve Geliştirme Kıdemli Direktörü Töresin Karakoyun, şirketin yapay zeka ajanlarının ekipman arızalarını erken tespit etmesi, arızaların nedenlerini analiz etmesi ve laboratuvar personeline sorun giderme sürecinde yardımcı olmasını test ettiğini söyledi.
Karakoyun, laboratuvar ekipmanlarının bugün farklı iletişim biçimlerine sahip olduğunu ve MHS'nin yapay zeka ajanlarının farklı cihazların yeteneklerini, durumlarını ve izin verilen eylemlerini anlayabileceği ortak bir katman oluşturmayı amaçladığını belirtti.
Cihazlar ortak veri yapısı üzerinden çalışabilecek
MHS, makinelerin verilerini ve ölçümlerini paylaşabileceği ortak bir belleğe dayanıyor.
Bast, bu yapıyı farklı cihazlar arasında gerekli bilgilerin paylaşıldığı ortak bir “beyaz tahta” olarak tanımladı.
Sistem, yapay zeka ajanlarının sensör verilerine, cihazların durum bilgilerine ve kamera görüntülerine erişmesini ve bu verileri analiz etmesini sağlıyor. Ajanlar, elde edilen sonuçlara göre cihazlarda belirli işlemleri başlatabiliyor.
Bu yapı sayesinde her laboratuvar ekipmanının yapay zeka uygulamaları için ayrı ayrı entegre edilmesi gerekmiyor. Cihaz üreticilerinin standarda uygun bağlantıyı geliştirmesiyle ekipmanların farklı sistemlerle birlikte çalışması amaçlanıyor.
Genentech yapay zekayı üç cihazı koordine etmek için kullandı
ABD merkezli biyoteknoloji şirketi Genentech de MHS'yi test ediyor.
Şirket, yapay zeka modelini bir numunedeki protein konsantrasyonunu ölçen robotik bir iş istasyonuna entegre etti. Sistem sıvı işleyici, robotik kol ve plaka okuyucudan oluşuyor.
Genentech'in çalışmasında Claude, üç cihazın birlikte kullanıldığı protein ölçüm deneyini koordine etti. Şirket, daha önce haftalar süren özel kod geliştirme gerektiren optimizasyon süreçlerinin otomatikleştirilmesini hedefledi.
Claude, deney sırasında ortaya çıkan bazı beklenmedik hataları da bağımsız olarak ele aldı.
Ancak testlerde yapay zekanın fiziksel işlemlerdeki sınırlamaları da görüldü. Sıvıların karıştırılması sırasında kabarcıklar oluştuğunda sistem sorunu gidermek yerine daha fazla kabarcık üretti.
Genentech, çalışmadaki en büyük zorlukların fiziksel hata düzeltme süreçlerinde ortaya çıktığını ve yapay zeka sistemlerinin insan bilim insanlarının fiziksel sezgisine sahip olmadığını belirtti.
Yapay zeka deney süreçlerini takip edebilecek
MHS'nin kullanım alanları arasında birden fazla cihazdan gelen bilgilerin birleştirilmesi ve deney süreçlerinin koordinasyonu da bulunuyor.
Bir yapay zeka ajanı, bir numune hazırlama sisteminin işlemini tamamladığını tespit ederek sonraki cihazları hazırlayabilecek ve süreçteki sapmaları laboratuvar personeline bildirebilecek.
Sistem ayrıca cihazların durum bilgilerinin tek bir yapı üzerinden izlenmesine ve yapay zeka ajanlarının bu verilere erişmesine imkan sağlıyor.
Fiziksel yapay zeka pazarı 430 milyar dolara ulaşabilir
Strategy& tarafından yapılan tahmine göre fiziksel yapay zeka alanındaki küresel pazarın 2030 yılına kadar 430 milyar dolara ulaşması bekleniyor.
Alman sanayi şirketleri, makine üreticileri ve yapay zeka girişimleri de fiziksel yapay zeka alanında standartların oluşturulmasına yönelik çalışmalar yürütüyor.
Qiagen'den Karakoyun, Almanya'nın mekanik mühendisliği, otomasyon, teşhis ve yaşam bilimlerindeki uzmanlığı nedeniyle fiziksel yapay zeka alanında fırsata sahip olduğunu belirtti.
Karakoyun, yapay zeka ile donanımı birbirine bağlayan standartların Avrupa dışında geliştirilmesi halinde Alman şirketlerinin bu alandaki katma değerin bir bölümünü kaybetme riski bulunduğunu söyledi. Alman şirketlerinin standartların erken aşamada test edilmesi ve geliştirilmesine katılması gerektiğini ifade etti.
Kaynak: cnbce.com POPÜLER HABERLERDacia'dan 13 bin euroluk SUV geliyor! Duster'ın tahtına yeni rakip
iPhone 18 Pro ve Pro Max'in görüntüleri sızdı iddiası! İşte yeni renk seçenekleri
Orta Vadeli Program açıklandı: Enflasyon tahmini belli oldu
Fiat Eylül 2026 fiyatlarını açıkladı! Egea ve diğer modellere zam geldi
Skoda fiyatları güncellendi: Eylül ayında 975 bin TL'ye varan indirim
Yorumlar (0)
Giriş yaparak yorum yazabilirsin.
İlk yorumu sen yaz.