Anthropic anunció el 27 de agosto de 2026 la apertura de la vista previa de investigación del Model Hardware Standard (MHS) para un primer grupo de laboratorios de investigación científica y fabricantes avanzados. El estándar ofrece una especificación común que permite a los agentes de inteligencia artificial operar simultáneamente múltiples dispositivos físicos, como microscopios, manipuladores de líquidos y brazos robóticos, y coordinarlos para ejecutar tareas que van desde experimentos de descubrimiento de fármacos hasta la calibración de láseres en un ordenador cuántico.
El desarrollo de MHS comenzó mediante una colaboración entre Anthropic y HHMI Janelia Research Campus. La empresa considera que el problema principal es que cada dispositivo suele depender de una interfaz de programación diferente, lo que obliga al laboratorio o a la instalación industrial a crear integraciones personalizadas que pueden tardar semanas o meses. El estándar pretende reducir este trabajo a horas o minutos, al tiempo que permite al agente coordinar los pasos del experimento, actualizar los parámetros en tiempo real y, en algunos casos, gestionar errores de los dispositivos sin intervención directa.
¿Cómo funciona el estándar?
MHS añade un controlador unificado que traduce entre el sistema operativo y el dispositivo físico. El controlador se basa en un conjunto de comandos sencillos, como read para leer la temperatura y write para modificarla, y también hace que cada dispositivo sea detectable en un formato estándar a través de la red. En lugar de crear un traductor personalizado para cada dispositivo, el agente puede encontrar los dispositivos conectados y comunicarse con ellos mediante la interfaz común.
El controlador también incluye etiquetas en lenguaje natural para describir propiedades que no necesariamente aparecen en el código, como el peso del brazo robótico, los límites de seguridad y lo que el dispositivo puede medir o ajustar. El estándar convierte estos datos en un archivo de referencia que explica al agente cómo operar el dispositivo. Después, los equipos pueden controlarse mediante el Model Context Protocol, una interfaz de línea de comandos o archivos de código e interfaces de programación, lo que permite coordinar varios dispositivos mediante una sola línea de código.
Resultados iniciales y socios
Genentech utilizó el estándar para automatizar una prueba BCA de proteínas mediante la coordinación de un manipulador de líquidos, un brazo robótico y un lector de placas. En la Universidad de Washington, MHS se utilizó para supervisar dispositivos a distancia, controlar una reacción de qPCR y conectar un brazo robótico con un manipulador de líquidos para entregar placas sin colisiones. Por su parte, investigadores de Carnegie Mellon University ejecutaron experimentos de curvas de respuesta a dosis a una velocidad aproximadamente tres veces superior a la anterior, mediante dispositivos distribuidos en tres ordenadores con interfaces incompatibles.
En HHMI Janelia, el estándar ayudó a unificar una plataforma microscópica que dependía de siete programas de distintos proveedores. QuEra también utilizó el estándar para controlar una parte del sistema láser de sus ordenadores cuánticos, y el agente desarrolló un mecanismo para recuperar la estabilización del láser con una tasa de éxito del 99,3 % sin intervención humana. Las entidades que también trabajan para respaldar MHS incluyen Amazon Web Services mediante Strands Robots, además de Automata, Danaher, Doosan Robotics, MBF Bioscience, QIAGEN, Tecan y Universal Robots, junto con Hugging Face y Raspberry Pi.
¿Qué cambia en la práctica?
Si la especificación madura y se abre como código abierto, como planea Anthropic, podría proporcionar una capa común para operar equipos científicos y robóticos de distintas empresas, en lugar de que cada integración siga siendo un proyecto independiente. Sin embargo, el anuncio describe una etapa inicial de investigación, no un estándar abierto disponible para todo el mundo. Además, MHS actualmente funciona solo con dispositivos que cuentan con una interfaz de programación programable.
Anthropic reconoce que Claude todavía tiene limitaciones en el razonamiento espacial y físico, por lo que necesita la supervisión de expertos. En los experimentos de Genentech, los investigadores tuvieron que indicarle al modelo que la espuma en las muestras de proteínas representaba un fallo físico y no un error de software. La empresa utilizará la vista previa para desarrollar evaluaciones de seguridad adicionales y una hoja de ruta para la seguridad física antes de publicar el estándar como código abierto.