Anthropic presenta un estándar para que la IA controle equipos de laboratorio y fábricas

El 27 de agosto, Anthropic presentó una vista previa de investigación del Model Hardware Standard, un marco que proporciona a los agentes de IA una interfaz común para operar equipos físicos de laboratorio y fabricación, como microscopios, brazos robóticos y manipuladores de líquidos. El estándar, desarrollado junto con el HHMI Janelia Research Campus, busca reemplazar semanas de trabajo de integración personalizada por un proceso de configuración que, según la empresa, puede tomar horas o minutos.europeanbusinessreview+1

Cómo funciona

MHS introduce una capa de controlador estandarizada entre los agentes de IA y los dispositivos programables. Cada máquina conectada recibe un archivo de descripción, escrito en parte en lenguaje natural, que indica al agente qué puede medir el dispositivo, qué parámetros se pueden ajustar y qué límites de seguridad se aplican. Los agentes interactúan con el hardware a través del Model Context Protocol de Anthropic, una interfaz de línea de comandos o APIs de código, lo que les permite secuenciar acciones en múltiples instrumentos simultáneamente.fortuneindia

Anthropic comparó este enfoque con el USB-C: un estándar de conector único que permite a diferentes dispositivos intercambiar información sin necesidad de cableado a medida. El estándar es independiente del modelo, lo que significa que no se limita a los modelos Claude de Anthropic.europeanbusinessreview+1

Resultados iniciales

Varias organizaciones probaron MHS antes del anuncio público. En Genentech, los investigadores conectaron un manipulador de líquidos, un brazo robótico y un lector de microplacas para un ensayo de proteínas. Claude ejecutó el experimento y ajustó los parámetros, descubriendo que el agua funcionaba mejor a unos 140 microlitros por segundo, mientras que una solución proteica más viscosa requería unos 10 microlitros por segundo. En la Universidad Carnegie Mellon, un equipo construyó los controladores necesarios en unas ocho horas, en comparación con las varias semanas que requiere una configuración típica de proveedor, y ejecutó experimentos aproximadamente tres veces más rápido.fortuneindia

En la empresa de computación cuántica QuEra, un agente de IA ayudó a recuperar el bloqueo de frecuencia de un láser. En una prueba ciega que involucró 700 perturbaciones inducidas, el script resultante restauró el bloqueo 695 veces, una tasa de éxito del 99.3 por ciento.theneurondaily+1

Próximos pasos

La vista previa de investigación está disponible para un grupo limitado de laboratorios de investigación científica y fabricantes avanzados. Entre los primeros adoptantes se encuentran Hugging Face, que está añadiendo soporte para MHS a su biblioteca de robótica LeRobot, y Raspberry Pi, que está permitiendo la integración en algunos de sus productos. Anthropic planea abrir el código fuente de MHS después de utilizar la fase de vista previa para desarrollar evaluaciones de seguridad y determinar dónde se debe requerir la aprobación humana para decisiones de mayor riesgo.thedailystar+1

Anthropic reconoció las limitaciones. Durante la prueba en Genentech, cuando las burbujas causaron errores, Claude repitió inicialmente la operación con diferentes parámetros, empeorando el problema. Los investigadores tuvieron que explicar la causa física antes de que el modelo pudiera responder adecuadamente. Elizabeth Kelly, jefa de despliegues beneficiosos de Anthropic, dijo a CNBC Comcast Corporation ↘ 0.95% que el lanzamiento es "una prueba de concepto más que un producto comercial terminado", añadiendo: "Construimos esto para la ciencia, para mostrar la promesa de la IA, pero también hay enormes beneficios aquí para la empresa y la industria".fortuneindia+1