Anthropic abrió el jueves un avance de investigación del Modelo Estándar de Hardware (MHS), una especificación compartida que permite que los agentes de inteligencia artificial operen dispositivos físicos en laboratorios y instalaciones industriales.
El estándar permite a los agentes de IA controlar simultáneamente varios instrumentos, como microscopos, manipuladores de líquidos y brazos robóticos, lo que reduce el tiempo de integración del hardware de semanas o incluso meses a horas o minutos. Funciona con cualquier dispositivo que tenga una interfaz programable y es agnóstico de modelo, lo que permite que cualquier agente lo acceda mediante protocolos estándar como el Modelo Context Protocol.
Un controlador estandarizado traduce los comandos entre el sistema operativo y el hardware, lo que hace que cada dispositivo sea detectable en un formato uniforme sin necesidad de programas de integración personalizados. Anthropic desarrolló el MHS en colaboración con el HHMI Janelia Research Campus y ha logrado el apoyo de Amazon Web Services, Automata, Tecan, Universal Robots, Danaher, Doosan Robotics y QIAGEN.
AWS ofrecerá soporte de MHS a través de su biblioteca Strands Robots para conectar agentes de IA a dispositivos físicos, mientras que Automata tiene planes de añadir soporte para su plataforma de automatización LINQ lab. Tecan está incorporando MHS en sus plataformas de manipulación de líquidos Fluent, y Universal Robots tiene la intención de añadir soporte a su plataforma robótica. Danaher está explorando cómo MHS puede permitir que los instrumentos inteligentes y los laboratorios autónomos escalen la investigación biomédica, y Doosan Robotics está probando el estándar con brazos robóticos para el control de calidad automatizado. QIAGEN está experimentando con MHS en su plataforma de purificación de ácidos nucleicos QIAsymphony Connect.
Durante el período de visualización de la investigación, Anthropic y sus socios de lanzamiento construirán evaluaciones de seguridad y medidas de protección para utilizar la IA con equipos físicos. Después de la visualización, la empresa planea hacer que la norma sea de código abierto y publicar sus conclusiones como parte de sus directrices para la implementación segura. Se invita a las partes interesadas de todos los sectores a inscribirse en la lista de espera de la visualización de investigación.
