חברת Anthropic הציגה את Model Hardware Standard (MHS) — תקן חדש שמאפשר לסוכני בינה מלאכותית לתקשר ישירות עם ציוד פיזי כמו מיקרוסקופים, לייזרים וזרועות רובוטיות. לפי החברה, התקן עשוי לקצר תהליכי הקמה של ניסויים מדעיים משבועות או חודשים לשעות או דקות בודדות, וכרגע הוא זמין כ'תצוגה מקדימה למחקר' לקראת שחרור כקוד פתוח.
חברת Anthropic הציגה ב-27 באוגוסט תקן חדש בשם Model Hardware Standard (MHS), שמטרתו לאפשר לסוכני בינה מלאכותית לתקשר ישירות עם ציוד פיזי — ממיקרוסקופים ומצלמות ועד זרועות רובוטיות ומערכות לייזר. לפי הדיווח ב-Ars Technica, עד כה עולם הסוכנים האוטונומיים (agentic AI) פעל כמעט אך ורק בתוך מחשבים — טקסט, קוד ותמונות — והתקן החדש נועד להרחיב את פעילותם אל העולם הפיזי.
MHS הוא בעצם שכבת "תרגום" משותפת: קבוצת דרייברים סטנדרטיים שמאפשרים למכשירים שונים לדבר זה עם זה ברשת, בלי שיהיה צורך לכתוב תוכנת חיבור ייעודית ("מתרגם" בין כל שני רכיבים) בכל פעם מחדש. לפי Anthropic, זה יכול לקצר תהליך שהיה אורך שבועות או חודשים של הקמה ניסיונית מדויקת לכדי שעות או דקות.
הרעיון, כך מספר החברה, נולד כשעובד טכני בשם אלק קמני (Alek Kemeny) צפה בנוירוביולוג בשם ארקו בסט (Arco Bast) במכון המחקר HHMI Janelia בעיירה אשברן שבמדינת וירג'יניה, כשזה בונה ניסוי בנושא היווצרות זיכרון במוח. בסט נאלץ לפתח בעצמו ממשק שיגרום לקרני לייזר מסתובבות, מיקרוסקופים, מצלמות ועוד רכיבים רבים לפעול בתיאום. קמני, לדברי Anthropic, חשב אז שאותו רעיון יכול לשמש להרצת כל ניסוי מדעי בעולם באמצעות AI.
לפי החברה, ניתן להפעיל מכשירים תואמי-MHS ישירות באמצעות פקודות שורת פקודה (command-line) וקבצי API — ללא צורך בבינה מלאכותית כלל. אבל חיבור המערכת למודל שפה דרך פרוטוקול Model Context Protocol (MCP) הוא שמאפשר לחוקרים לתקשר עם הציוד בשפה טבעית, ולתת למודל ל"נמק" (reason) לאורך שלבי הניסוי, לעדכן פרמטרים בזמן אמת ובמקרים מסוימים אף להתאושש מתקלות חומרה בלי התערבות אנושית. Anthropic הדגימה זאת במודל Claude שמכייל מערכת לייזר: מתאים את הקרן, בודק את התוצאה במצלמה נפרדת, וחוזר על התהליך שוב ושוב עד לכיול מלא. תרחיש דומה מוצג לגבי מיקרוסקופ — המודל מתמקד באזור מסוים, מנתח את התוצאות, ומחליט אילו איזורים דורשים תצפית נוספת, ואז מזיז את המיקרוסקופ אליהם באופן אוטומטי.
בסרטון שפרסמה החברה מוצג גם Claude מנמק כיצד להניע זרוע רובוטית להרים פחית אלומיניום, אף שהמודל לא אומן במפורש על המשימה הזאת — הדגמה שממחישה, לפי החברה, את היכולת של מודלים "לתרגם" הבנה כללית לפעולה פיזית ספציפית. Anthropic מציינת גם שמודלים מבוססי-MHS יכולים לרצף שלבים בין מכשירים שונים על ידי כתיבת סקריפטים ב-API והתאמתם תוך כדי תנועה, במקום לחשב מחדש כל שלב בנפרד.
חלק מרכזי בתקן הוא מערכת תיוג סטנדרטית שמתארת את המגבלות הפיזיות של כל מכשיר עבור מודלים שאומנו בעיקר על מידע דיגיטלי. התיוג כולל נתונים כמו משקל וטווח תנועה של זרוע רובוטית, פרמטרים הניתנים לכיוונון, אפשרויות מדידה וגבולות בטיחות קבועים מראש — כל אלו מוזנים לקובץ ייחוס שמאפשר למודל לקבל תמונה מיידית על מכשיר שמעולם לא נתקל בו.
בשלב זה MHS מוצג כ"תצוגה מקדימה למחקר" (research preview), עם כוונה מוצהרת להפוך אותו לקוד פתוח, כך שלפי הדיווח ב-Reuters שצוטט ב-Reddit, מעבדות וחוקרים נוספים יוכלו לאמץ את התקן ולהרחיב אותו. ככל הנראה, המשמעות המרכזית של הצעד היא ניסיון של Anthropic למצב את Claude לא רק ככלי לעיבוד טקסט וקוד, אלא כשכבת שליטה גנרית מעל ציוד מדעי מגוון — תחום שבו, אם התקן אכן יאומץ בהיקף רחב, המעבדות עשויות לחסוך זמן הקמה משמעותי בניסויים מורכבים.