Anthropic presenta un nuevo estándar para agilizar las conexiones de IA a máquina

      El Estándar de Hardware Modelo proporciona una capa de traducción universal, dando a los agentes de IA controles estándar para operar equipos de laboratorio y máquinas de fábrica.

      Anthropic ha lanzado una vista previa de investigación de su Estándar de Hardware Modelo (MHS), una especificación compartida diseñada para permitir que los agentes de IA controlen de manera segura instrumentos de laboratorio y equipos de fábrica. La empresa afirma que el MHS reduce el tiempo requerido para integrar maquinaria compleja con IA de meses a horas o minutos. El estándar está actualmente disponible para laboratorios de investigación y fabricantes seleccionados a través de una lista de espera, pero Anthropic planea hacerlo de código abierto en el futuro.

      Cómo el estándar conecta la IA con dispositivos físicos

      Al igual que el Protocolo de Contexto Modelo (MCP) de Anthropic estandarizó las conexiones de software, el MHS actúa como un traductor universal para hardware físico. En lugar de requerir software personalizado para cada instrumento, permite que los dispositivos se comuniquen a través de comandos estandarizados y archivos de referencia autogenerados que detallan parámetros operativos y límites de seguridad.

      El sistema es agnóstico al modelo y funciona con cualquier hardware que tenga una interfaz programable. Las primeras pruebas en el mundo real demuestran ganancias significativas en eficiencia en varios entornos de investigación:

      QuEra Computing: Un equipo de ingeniería de cuatro personas anteriormente pasó meses construyendo un script de rebloqueo láser que tardaba 150 segundos en recuperarse y tenía un éxito del 58% del tiempo. Ejecutando un bucle de optimización nocturno, cuatro instancias de Claude reestructuraron el proceso, reduciendo el tiempo de recuperación a seis segundos con una tasa de éxito del 96% durante el desarrollo y del 99.3% en una prueba ciega de 700 ensayos. Claude también ajustó 12 parámetros de servo interdependientes durante 16 horas no atendidas, reduciendo el error residual de 15.7 mV a 1.55 mV.

      Universidad Carnegie Mellon: Los investigadores integraron un manipulador de líquidos, un lector de placas, un brazo robótico y cámaras en tres computadoras en ocho horas. Este proceso de configuración normalmente tomaba semanas. Impulsado por un agente Claude Opus 4.8, el sistema realizó experimentos de dilución en serie tres veces más rápido. En las pruebas de seguridad, el MHS bloqueó con éxito seis condiciones de falla inducidas antes de que cualquier hardware se moviera.

      Genentech: Los ingenieros desplegaron el MHS en un flujo de trabajo automatizado de ensayo de proteínas, donde Claude optimizó de forma autónoma las tasas de transferencia de líquidos para diferentes viscosidades.

      Limitaciones tempranas y lo que sigue

      A pesar de estos primeros éxitos, la vista previa ha destacado limitaciones operativas clave. En un caso en Genentech, Claude intentó repetidamente eliminar burbujas de manejo de fluidos volviendo a intentar el mismo comando de software, requiriendo intervención humana para aclarar que el problema era físico y no basado en código. Además, dado que los modelos de IA procesan entornos físicos principalmente a través de registros de texto e imágenes, el razonamiento espacial aún requiere supervisión experta humana.

      Anthropic está trabajando con socios de hardware, incluidos Universal Robots, Tecan y AWS, para expandir el soporte del MHS. Las integraciones también se están extendiendo hacia plataformas adyacentes al consumidor, con Hugging Face planeando soporte para su proyecto LeRobot y Raspberry Pi probando la compatibilidad de controladores. Anthropic aún no ha anunciado una fecha firme de lanzamiento de código abierto, un esquema público o un modelo de gobernanza específico para el estándar.

      Pranob es un periodista tecnológico experimentado con más de ocho años de experiencia cubriendo tecnología de consumo. Su trabajo ha sido…

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