Anthropic ha lanzado su Model Hardware Standard (MHS) como una vista previa de investigación, marcando el primer avance de la empresa en la llamada IA física —el campo emergente de sistemas de IA que pueden percibir y actuar en el mundo físico. El marco, presentado el jueves, conecta modelos de lenguaje grandes (LLMs) avanzados como Claude de Anthropic con objetos físicos, desde equipos de manufactura hasta microscopios de laboratorio.

La visión detrás de MHS es una fábrica en la que los brazos robóticos y las líneas de ensamblaje se “comuniquen” en su propio lenguaje compartido, o un laboratorio científico donde los microscopios busquen de forma autónoma cierto tipo de molécula a todas horas del día, sin necesidad de personas.

Con MHS, las empresas pueden integrar IA en sus equipos en “horas o minutos”, dijo Anthropic. Por lo general, el proceso toma “semanas, si no meses” y requiere especialistas para realizar un desarrollo a medida. El acceso ampliado a herramientas avanzadas de IA allanará el camino para “experimentos y flujos de trabajo autónomos, continuos las 24 horas”, señaló la empresa, con la investigación científica y la manufactura avanzada entre los usos principales.

MHS también puede conectar múltiples dispositivos entre sí, permitiéndoles comunicarse mediante un conjunto de comandos como “read”. Cualquier dispositivo de hardware puede entender estos comandos y actuar en consecuencia.

El estándar es agnóstico al modelo, lo que significa que funciona con cualquier LLM —no solo Claude—, incluidos modelos creados por otras empresas como OpenAI o modelos de código abierto. Está construido sobre el Model Context Protocol (MCP), un estándar abierto y universal para conectar fuentes de datos que Anthropic presentó en 2024. El MCP es “algo así como el USB para la conexión de IA con software”, dijo Alek Kemeny, miembro del personal técnico de Anthropic, a Fortune. Desde que Anthropic hizo open source MCP, competidores como OpenAI y Google también han pasado a respaldarlo, por lo que MHS parte de una base que gran parte de la industria de la IA ya ha adoptado.

No todos los equipos existentes pueden conectarse a MHS de inmediato, ya que no todos tienen una interfaz de programación, señaló Kemeny. Como parte del proyecto, Anthropic trabaja con “muchos fabricantes de dispositivos” para crear nuevos productos con la interfaz necesaria, que vienen precargados con MHS. La empresa también ayuda a los fabricantes a agregar conexiones MHS a productos existentes. La velocidad con la que ese hardware llegue a laboratorios y plantas de producción determinará qué tan pronto investigadores y fabricantes puedan pasar de integraciones a medida a la configuración plug-and-play que Anthropic imagina.

“Ese es el futuro que imaginamos y hacia el que nos movemos”, dijo Kemeny. “En el futuro, los científicos podrán comprar estos dispositivos y, al sacarlos de la caja, funcionarán. Ese es simplemente el proceso de adoptar un estándar”.

Jonah Cool, responsable de alianzas y despliegue de ciencia en Anthropic, añadió que con frecuencia los equipos científicos “sufren por soluciones propietarias que son muy frágiles y a menudo no satisfacen las necesidades de los científicos”. MHS ofrece una interfaz estandarizada y de fácil programación, diseñada para ayudar a los científicos a conectar cualquier modelo con sus equipos. “Queremos evitar el bloqueo con proveedores para los científicos”, dijo Cool.

La vista previa de investigación de MHS llega en medio de un interés creciente por el potencial de combinar IA y robótica. Hugging Face también presentó hoy su primer producto de IA física, un pato robótico, aunque Anthropic dijo que no funciona con MHS. Nvidia, que está prevista a comprar Hugging Face por $13 billion, también ha respaldado durante mucho tiempo la IA física. En marzo, Jensen Huang, CEO de Nvidia, predijo que en el futuro “every industrial company will become a robotics company”. Google DeepMind también ha presentado sus propios modelos Gemini Robotics para máquinas, una señal de lo rápido que la IA lista para hardware se está convirtiendo en un terreno competitivo.

Anthropic desarrolló MHS en asociación con HHMI Janelia Research Campus, un centro de investigación biomédica en Virginia. Un “puñado” de laboratorios y fabricantes de hardware recibió acceso anticipado durante el desarrollo, en campos como biotecnología, robótica y computación cuántica. Entre los socios figuran Genentech, Carnegie Mellon University, la empresa de computación cuántica QuEra, Universal Robots, Amazon Web Services, Doosan Robotics, Danaher y Hugging Face.

Esta nota apareció originalmente en Fortune.com.