Anthropic presentó un sistema para que la IA controle robots y equipos

Anthropic presentó el Model Hardware Standard, un sistema que busca conectar agentes de IA con dispositivos físicos.

La propuesta apunta inicialmente a laboratorios científicos y podría reducir de semanas o meses a horas o minutos la integración entre equipos.

¿Qué es el Model Hardware Standard de Anthropic?

El Model Hardware Standard (MHS) es un conjunto de controladores estandarizados creado por Anthropic. Su objetivo es permitir que agentes de IA puedan interactuar con distintos dispositivos sin desarrollar una integración específica para cada equipo.

El sistema ofrece una interfaz común y un formato compartido para intercambiar datos entre dispositivos conectados a una red. Según Anthropic, esto evita la necesidad de crear un programa “traductor” específico entre cada componente.

Por ahora, el MHS se encuentra en una etapa de “research preview” y está orientado principalmente a laboratorios científicos.

Cómo la IA podría controlar equipos de laboratorio

El MHS puede funcionar directamente mediante comandos y archivos de código API, sin necesidad de utilizar modelos de IA. Sin embargo, su integración con el Model Context Protocol permite controlar dispositivos mediante lenguaje natural.

De acuerdo con Anthropic, un modelo podría razonar cada etapa de un experimento, modificar parámetros en tiempo real y, en algunos casos, recuperarse de errores de hardware sin intervención humana.

La empresa mostró como ejemplo a Claude ajustando un láser, revisando los resultados mediante una cámara y repitiendo el procedimiento para calibrar el sistema automáticamente.

También planteó un escenario en el que la IA controla un microscopio, analiza lo observado y decide qué sector necesita una observación adicional.

Qué información recibe la IA sobre los dispositivos

El Model Hardware Standard incorpora un sistema de etiquetas para describir las limitaciones físicas de cada equipo. La información puede incluir características como el peso y el alcance de un brazo robótico.

Las etiquetas también pueden especificar parámetros ajustables, opciones de medición y límites de seguridad. Estos datos pueden integrarse en un archivo de referencia para que un modelo conozca rápidamente las características de un dispositivo con el que no fue entrenado.

Qué empresas participan en las pruebas del MHS

Anthropic trabaja durante esta etapa con un primer grupo de laboratorios científicos y fabricantes avanzados. Entre los participantes mencionados por la empresa están:

• Amazon Web Services, con Strands Robots.

• Hugging Face, con LeRobot.

• Raspberry Pi.

• Automata.

• Universal Robots.

Estos socios colaborarán en evaluaciones de seguridad y en el desarrollo de buenas prácticas para sistemas de IA que operen equipos físicos.