Anthropic heeft een interface geïntroduceerd die het AI-agents gemakkelijker moet maken om machines in de echte wereld te bedienen, als onderdeel van de voortgezette stap van het AI-laboratorium naar fysieke AI.

De generatieve-AI-leverancier onthulde vorige week een preview van de Model Hardware Standard (MHS), met initiële inzet voor wetenschappelijk onderzoek en geavanceerde productiemiddelen, waaronder microscopen, robotarmen en ander laboratoriumapparatuur.

Anthropic ontwikkelde de standaard in samenwerking met het particuliere biomedische onderzoeksinstituut HHMI.

Naast het bedienen van instrumenten stelt MHS agents volgens Anthropic in staat om complexe taken uit te voeren, waaronder geneesmiddelenontdekking en laserkalibratie op een kwantumcomputer.

Het automatiseren van deze taken vereist doorgaans maatwerkcode, maar met MHS kan het proces worden gestandaardiseerd en de integratietijd worden teruggebracht naar uren of zelfs minuten, aldus Anthropic. De standaard is bovendien modelonafhankelijk, wat betekent dat gebruikers niet vastzitten aan Anthropic's Claude-modellen.

MHS kan agents ook informatie geven over hardware die niet direct uit de code blijkt, zoals het gewicht of de veiligheidsgrenzen van een robotarm. Gebruikers kunnen deze informatie in natuurlijke taal aanleveren, waarna MHS een referentiebestand aanmaakt dat de agent vertelt wat een apparaat kan meten, wat er aanpasbaar is en hoe het veilig kan worden bediend. Dit soort machineleesbare veiligheidscontext lost een lang bestaand struikelblok in laboratorium- en industriële automatisering op, waar instrumenten traditioneel alleen laagdrempelige besturingsinterfaces boden in plaats van gestructureerde beschrijvingen van hun mogelijkheden en beperkingen.

"Door AI in deze tools te integreren, helpt MHS onderzoekers en engineers om autonomous experimenten en workflows die vierentwintig uur per dag draaien gemakkelijker te orkestreren," aldus Anthropic in een blogpost. "Agents [kunnen] redeneren over elke stap in een experiment, parameters in realtime bijwerken en in sommige gevallen herstellen van hardwarefouten zonder tussenkomst."

Anthropic is van plan MHS beschikbaar te stellen onder een open sourcelicentie, waardoor elke apparaatfabrikant in elke bedrijfstak er gebruik van kan maken. Naast de huidige wetenschappelijke toepassingen wordt verwacht dat MHS ook in de productie wordt uitgerold; AWS en Hugging Face werken de standaard al in hun workflows te integreren.

Dit is niet de eerste AI-standaard die Anthropic heeft uitgebracht: de leverancier bracht in 2024 het Model Context Protocol (MCP) uit als open source. MCP, inmiddels breed gebruikt, is ontworpen om AI-agents en gegevensbronnen met elkaar te verbinden. De snelle adoptie van MCP — het wordt inmiddels omarmd door grote AI- en bedrijfsoftwareleveranciers — vestigde een strategie die Anthropic hier lijkt voort te zetten: een open interoperabiliteitslaag uitbrengen, het ecosysteem erop laten voortbouwen en het bereik van agentische AI uitbreiden voorbij tekst en code.

MHS markeert een verdere stap van Anthropic de fysieke wereld in, nu AI-bedrijven steeds meer naar hardware kijken te midden van toenemende investeringen in AI-originele apparaten en productiemiddelen. Vroege reacties op de preview en de betrokkenheid van partners als AWS en Hugging Face geven een indicatie van hoe de adoptie kan verlopen, maar het succes van de standaard hangt af van de vraag of apparaatfabrikanten deze willen implementeren.