Anthropic ha abierto un resumen de investigación del Modelo de Hardware Estándar (MHS), una especificación compartida diseñada para permitir que los agentes de IA controlen equipos de laboratorio y de fabricación físicos. El estándar permite la operación simultánea de dispositivos como microscopios, manipuladores de líquidos y brazos robóticos, lo que reduce el tiempo de integración del hardware de semanas o meses a horas o minutos.
El MHS utiliza un controlador estandarizado para realizar la traducción entre el sistema operativo del ordenador y el hardware conectado mediante comandos simples, lo que hace que cada dispositivo sea detectable en un formato estándar para la comunicación entre redes sin necesidad de programas de integración personalizados. El sistema es agnóstico de modelos y funciona con cualquier dispositivo que disponga de una interfaz programmable, lo que permite que los acopladores de agentes accedan a él mediante protocolos estándar, como el Protocolo de Contexto del Modelo.
Anthropic desarrolló MHS en colaboración con el Instituto Médico Howard Hughes en el Campus de Investigación Janelia. La empresa ha obtenido el apoyo de Amazon Web Services (AWS), que integrará MHS en su biblioteca de robots Strands para conectar agentes de IA a dispositivos físicos. Tecan añadirá soporte de MHS a sus plataformas de manejo de líquidos Fluent, mientras que Universal Robots planea integrar el estándar en su plataforma de robótica.
Automata incorporará MHS a su plataforma de automatización LINQ Lab, y Danaher está analizando cómo este estándar podría permitir instrumentación inteligente y laboratorios autónomos escalables para la investigación biomédica. Doosan Robotics está probando MHS con brazos robóticos para la seguridad de la calidad automatizada, y QIAGEN está experimentando con el estándar en su plataforma de purificación de ácidos nucleicos QIAsymphony Connect.
Durante el período de previsualización de la investigación, Anthropic trabajará con socios de lanzamiento para realizar evaluaciones de seguridad y desarrollar medidas de protección para el uso de la IA con equipos físicos. La compañía tiene previsto abrir el código fuente del estándar después de la previsualización y publicar los resultados como parte de sus orientaciones sobre la implementación segura. Se invita a los stakeholders de diversos sectores a registrarse en la lista de espera para la previsualización de la investigación.
