Anthropic ha presentado la versión preliminar de investigación del Model Hardware Standard (MHS), una especificación compartida diseñada para que agentes de inteligencia artificial puedan operar dispositivos físicos de laboratorio y manufactura de forma segura. El estándar, desarrollado en colaboración con el HHMI Janelia Research Campus, se distribuye inicialmente a un grupo selecto de laboratorios científicos y fabricantes avanzados antes de su eventual liberación como código abierto.
La propuesta de Anthropic llega para resolver un cuello de botella largamente conocido en la automatización científica: la integración de hardware. Según explica la compañía, configurar e integrar instrumentos en un laboratorio o planta de manufactura suele tomar semanas o incluso meses, ya que la mayoría de los dispositivos no se comunican entre sí y requieren integraciones a medida desarrolladas por especialistas. MHS reduce ese plazo a horas o minutos, según la empresa.
El corazón técnico de MHS es un controlador estandarizado —el driver MHS— que traduce entre el sistema operativo y el dispositivo de hardware mediante un conjunto simple de primitivas como "leer" (por ejemplo, obtener la temperatura) o "escribir" (fijar la temperatura). Cada dispositivo se vuelve descubrible en un formato estándar, lo que permite que equipos y agentes se encuentren y se comuniquen a través de redes sin necesidad de programas "traductores" personalizados.
Una innovación clave del estándar es que el driver incorpora etiquetas que describen en lenguaje natural las características de la máquina —como el peso de un brazo robótico, información relevante para manipularlo con seguridad— y que tradicionalmente permanecían en manuales impresos, en la computadora del usuario o como conocimiento tácito. Los usuarios pueden completar esta información manualmente o conversando con un agente que los entrevista sobre su configuración de hardware. A partir de estas etiquetas, el sistema genera automáticamente un archivo de referencia con las capacidades, ajustes posibles y límites de seguridad del dispositivo.
Para el control, MHS ofrece tres mecanismos complementarios: el Model Context Protocol (MCP), una interfaz de línea de comandos y archivos de código (APIs), que permiten orquestar múltiples dispositivos con una sola línea de código. Los agentes pueden encadenar comandos para ejecutar tareas de larga duración o que requieren mayor velocidad de la que el razonamiento en línea permite.
En sus pruebas, Anthropic observó que Claude interactúa con experimentos y hardware de manera exploratoria, similar a un científico. En un experimento, el modelo realizó ajustes a un láser, observó los resultados a través de una cámara, evaluó el movimiento del haz y repitió el proceso hasta empaquetar lo aprendido en un script determinista que permitió alinear el láser con un solo comando, sin razonamiento en cada paso.
Los primeros casos de uso ilustran el alcance potencial del estándar. En Genentech, investigadores implementaron MHS como prueba de concepto para automatizar el ensayo de proteínas BCA, coordinando un manipulador de líquidos, un brazo robótico y un lector de placas. En la Universidad de Washington, el estudiante de doctorado Zihao Song, de los laboratorios Baker y Pinglay, construyó un panel de monitoreo remoto de instrumentos, un sistema supervisado por un agente de IA para reacciones qPCR y una integración entre un brazo robótico y un manipulador de líquidos para transferencias de placas sin colisiones.
Investigadores de la Carnegie Mellon University emplearon MHS para ejecutar experimentos de dilución seriada y curvas dosis-respuesta aproximadamente tres veces más rápido que antes, con un agente orquestando cuatro tipos de equipo distribuidos en tres computadoras con interfaces fundamentalmente incompatibles. En HHMI Janelia, la científica Virginie Ruetten, del laboratorio Ahrens, utilizó el estándar para unificar un equipo de microscopía que anteriormente dependía de siete programas de proveedores distintos sin interfaz compartida. Por su parte, QuEra Computing, empresa que construye computadoras cuánticas con átomos neutros, usó MHS para que un agente de IA tomara el control de partes del sistema láser de sus máquinas cuánticas.
MHS funciona con cualquier dispositivo que disponga de una interfaz programable y es agnóstico al modelo: cualquier agente puede acceder a él mediante protocolos estándar, incluido el Model Context Protocol de Anthropic. La compañía abrió un proceso de solicitud para que laboratorios y fabricantes interesados participen en la vista previa de investigación.
El movimiento de Anthropic se inscribe en una tendencia más amplia hacia la estandarización de la interacción entre agentes de IA y el mundo físico, un campo donde la interoperabilidad sigue siendo un desafío persistente. Al ofrecer una especificación abierta y modelo-agnóstica, la empresa busca posicionarse como facilitador de un ecosistema en el que la inteligencia artificial pueda operar hardware diverso sin integraciones costosas.
A corto plazo, el éxito de MHS dependerá de la adopción por parte de fabricantes de instrumentación y desarrolladores de software de laboratorio. Anthropic ha señalado que la publicación como código abierto se producirá tras una fase de colaboración con socios para desarrollar evaluaciones de seguridad y buenas prácticas. Si la comunidad científica y la industria responden, el estándar podría acelerar la autonomía experimental en campos que van desde el descubrimiento de fármacos hasta la computación cuántica, donde la velocidad de iteración entre hipótesis y resultados sigue siendo un factor limitante.