Anthropic abrió el acceso a una versión preliminar del Model Hardware Standard (MHS), una especificación compartida para que agentes de inteligencia artificial operen dispositivos físicos. Se distribuye inicialmente entre un grupo de laboratorios científicos y fabricantes avanzados, antes de que el estándar se publique como código abierto.
Admin
MHS unifica el acceso a equipos mediante controladores estandarizados
MHS incorpora un controlador que traduce la comunicación entre el sistema operativo y cada dispositivo mediante instrucciones básicas, como leer o escribir. El estándar también permite descubrir los equipos en un formato común y compartir información sobre sus características, funciones, parámetros ajustables y límites de seguridad.
Independiente del modelo utilizado, MHS permite a los agentes controlar el hardware mediante Model Context Protocol (MCP), una interfaz de línea de comandos o archivos de código, y admite cualquier dispositivo que tenga una interfaz programable.
Ivan
Anthropic sostiene que la integración de hardware, un proceso que suele requerir semanas o meses, puede reducirse a horas o minutos con este esquema. Una vez conectados, los agentes pueden secuenciar operaciones entre varios instrumentos, supervisar resultados y modificar parámetros durante la ejecución.
Las primeras pruebas abarcan laboratorios y computación cuántica
Genentech probó MHS en la automatización de un ensayo BCA para medir la concentración total de proteínas, coordinando un manipulador de líquidos, un brazo robótico y un lector de placas. En Carnegie Mellon University, los investigadores informaron que montaron controladores y una capa de orquestación en unas ocho horas para ejecutar experimentos de dilución seriada cerca de tres veces más rápido.
QuEra Computing utilizó el estándar para desarrollar un controlador de recuperación de frecuencia en uno de sus sistemas láser y, en una prueba posterior sin un agente al mando, el script determinista recuperó el bloqueo correcto en 695 de 700 intentos, equivalente a una tasa de éxito del 99,3 %.
Admin
Virginie Ruetten, científica del laboratorio Ahrens en HHMI Janelia Research Campus, empleó MHS para reunir en una sola interfaz un sistema de microscopía que antes exigía siete programas de distintos proveedores y explicó cómo cambió el control del equipamiento.
“Con todo el estado del sistema en un diccionario compartido y estandarizado, los agentes pueden leer y escribir cada variable mediante una sola interfaz, en lugar de siete API de proveedores, lo que elimina los modos de falla específicos de cada una […] El bucle determinista central itera entre la adquisición y el análisis, y cada resultado alimenta la siguiente decisión”.
La etapa preliminar servirá para desarrollar evaluaciones de seguridad y prácticas de uso antes de liberar el estándar. Anthropic reconoce que los modelos aún presentan limitaciones de razonamiento espacial y físico, requieren supervisión experta y pueden confundir fallas materiales con problemas de software, mientras que MHS todavía no funciona con equipos sin una interfaz programable.
