Anthropic presenta vista previa de investigación del Model Hardware Standard, un estándar para que agentes de IA operen equipos físicos

Anthropic anunció la apertura de una vista previa de investigación del Model Hardware Standard (MHS), una especificación compartida que permite a agentes de IA operar múltiples instrumentos de laboratorio y manufactura en paralelo, desde experimentos rutinarios de descubrimiento de fármacos hasta la calibración de láseres en una computadora cuántica. El desarrollo de MHS comenzó como una colaboración entre Anthropic y HHMI Janelia Research Campus, y por ahora se comparte con un primer grupo de laboratorios de investigación científica y fabricantes avanzados.

Según la compañía, integrar hardware en un laboratorio o planta de manufactura suele tomar semanas o meses, ya que la mayoría de los dispositivos no se comunican entre sí y requieren integraciones a medida realizadas por especialistas. MHS busca reducir ese trabajo de integración a horas o minutos mediante un driver estandarizado que traduce comandos simples —como "leer" o "escribir"— entre el sistema operativo de una computadora y cualquier dispositivo con una interfaz programable. El estándar es agnóstico respecto al modelo de IA utilizado y puede accederse mediante protocolos estándar como el Model Context Protocol (MCP).

El driver de MHS también permite que un agente entienda cómo usar un dispositivo que nunca ha visto, incorporando información sobre características de la máquina —como el peso de un brazo robótico— que antes solía estar en manuales físicos o como conocimiento tácito. Los usuarios pueden escribir esta información en lenguaje natural, ya sea directamente o mediante una conversación con un agente que los entrevista sobre su configuración de hardware. Anthropic señaló que, en sus pruebas, Claude interactúa con experimentos y hardware de manera exploratoria, ajustando parámetros, observando resultados y empaquetando lo aprendido en scripts deterministas para ejecutar procesos completos con un solo comando.

Anthropic compartió ejemplos iniciales de socios que probaron MHS. En Genentech se implementó como prueba de concepto para automatizar un ensayo de proteínas BCA coordinando un manejador de líquidos, un brazo robótico y un lector de placas. En los laboratorios Baker y Pinglay de la Universidad de Washington se usó para construir un panel de monitoreo remoto y supervisar una qPCR. Investigadores de Carnegie Mellon University lograron ejecutar experimentos de dosis-respuesta unas tres veces más rápido que antes. En HHMI Janelia se empleó para unificar un montaje que antes requería siete programas de distintos proveedores sin interfaz compartida. Y QuEra Computing utilizó MHS para que un agente de IA desarrollara un controlador capaz de recuperar el "lock" de frecuencia de un láser en sistemas de computación cuántica un 99.3% de las veces sin intervención humana. Anthropic planea hacer el estándar de código abierto más adelante, tras colaborar con sus socios en evaluaciones de seguridad y mejores prácticas.