Anthropic ha rilasciato il Model Hardware Standard (MHS) come anteprima di ricerca, segnando il primo ingresso dell’azienda nella cosiddetta physical AI — il campo emergente dei sistemi di AI in grado di percepire e agire nel mondo fisico. Il framework, lanciato giovedì, collega modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) avanzati come Claude di Anthropic a oggetti fisici, dalle apparecchiature di produzione ai microscopi da laboratorio.

La visione alla base di MHS è una fabbrica in cui bracci robotici e linee di assemblaggio “comunicano” in un linguaggio condiviso, oppure un laboratorio scientifico in cui i microscopi cercano autonomamente un certo tipo di molecola a qualsiasi ora del giorno, senza bisogno di esseri umani.

Con MHS, le aziende possono integrare l’AI nelle proprie apparecchiature in “ore o minuti”, ha affermato Anthropic. In genere, il processo richiede “settimane, se non mesi” e necessita di specialisti per realizzare un’integrazione personalizzata. Un accesso più ampio a strumenti AI avanzati aprirà la strada a “esperimenti e flussi di lavoro autonomi, attivi 24 ore su 24”, ha dichiarato l’azienda, con la ricerca scientifica e la produzione avanzata tra gli usi principali.

MHS può anche collegare più dispositivi tra loro, consentendo loro di comunicare attraverso una serie di comandi come “read”. Qualsiasi dispositivo hardware può comprendere questi comandi e agire di conseguenza.

Lo standard è indipendente dal modello, il che significa che funziona con qualsiasi LLM — non solo Claude — inclusi i modelli sviluppati da altre aziende come OpenAI o i modelli open source. Si basa sul Model Context Protocol (MCP), uno standard aperto e universale per collegare fonti di dati che Anthropic ha presentato nel 2024. Il MCP è “un po’ come l’USB per la connessione tra AI e software”, ha detto a Fortune Alek Kemeny, membro del personale tecnico di Anthropic. Dato che Anthropic ha reso open source MCP, anche concorrenti come OpenAI e Google hanno iniziato a supportarlo, per cui MHS poggia su una base già adottata da gran parte del settore AI.

Non tutte le apparecchiature esistenti possono collegarsi a MHS immediatamente, poiché non tutti i dispositivi dispongono di un’interfaccia di programmazione, ha osservato Kemeny. Nell’ambito del progetto, Anthropic sta lavorando con “molti produttori di dispositivi” per realizzare nuovi prodotti con l’interfaccia necessaria, preinstallati con MHS. L’azienda sta inoltre aiutando i produttori ad aggiungere connessioni MHS ai prodotti esistenti. La rapidità con cui questo hardware raggiungerà i laboratori e le fabbriche determinerà quanto presto ricercatori e produttori potranno passare da integrazioni su misura a una configurazione plug-and-play come quella immaginata da Anthropic.

“Questo è il futuro che immaginiamo e verso cui ci stiamo muovendo”, ha detto Kemeny. “In futuro, gli scienziati potranno acquistare questi dispositivi e, appena tolti dalla confezione, funzioneranno. È semplicemente il processo di adozione di uno standard.”

Jonah Cool, responsabile delle partnership e del deployment per la scienza in Anthropic, ha aggiunto che spesso le apparecchiature scientifiche “soffrono di soluzioni proprietarie molto fragili e che spesso non soddisfano le esigenze degli scienziati”. MHS offre un’interfaccia standardizzata e facilmente programmabile, pensata per aiutare gli scienziati a collegare qualsiasi modello alle proprie apparecchiature. “Vogliamo evitare il vendor lock-in per gli scienziati”, ha detto Cool.

L’anteprima di ricerca di MHS arriva in un contesto di crescente interesse per il potenziale della combinazione tra AI e robotica. Hugging Face ha presentato oggi anche il suo primo prodotto di physical AI, un anatra robotica, anche se non è alimentata da MHS, ha detto Anthropic. Nvidia, che si appresta ad acquistare Hugging Face per 13 miliardi di dollari, sostiene da tempo la physical AI. A marzo, l’amministratore delegato di Nvidia Jensen Huang ha previsto che in futuro “ogni azienda industriale diventerà un’azienda di robotica”. Google DeepMind ha inoltre introdotto i propri modelli Gemini Robotics per le macchine, segno della rapidità con cui l’AI pronta per l’hardware sta diventando un’area competitiva.

Anthropic ha sviluppato MHS in collaborazione con l’HHMI Janelia Research Campus, un centro di ricerca biomedica in Virginia. Un “piccolo numero” di laboratori e produttori di hardware ha ricevuto accesso anticipato durante lo sviluppo, in ambiti come biotech, robotica e quantum computing. I partner includono Genentech, Carnegie Mellon University, la società di quantum computing QuEra, Universal Robots, Amazon Web Services, Doosan Robotics, Danaher e Hugging Face.

Questa storia è apparsa originariamente su Fortune.com.