Anthropic's new hardware standard lets AI agents control the physical world
Anthropic ha anunciado el lanzamiento de su nuevo estándar de hardware, denominado Model Hardware Standard (MHS), que promete transformar la manera en que los agentes de inteligencia artificial (IA) interactúan con el mundo físico. Hasta ahora, los sistemas de IA se han limitado principalmente a operar dentro de entornos digitales, como texto, imágenes y código. Sin embargo, con MHS, Anthropic busca permitir que los agentes de IA controlen dispositivos físicos de manera más eficiente y directa.
El MHS se presenta como una solución para los científicos que enfrentan el arduo proceso de crear integraciones de software personalizadas para que los diferentes componentes de un experimento trabajen juntos. Según Anthropic, este estándar proporciona una interfaz común y un formato estándar para el intercambio de datos entre dispositivos, permitiendo que se comuniquen entre sí a través de una red sin necesidad de un programa traductor personalizado. Esto podría reducir el tiempo de configuración experimental de semanas o meses a solo «horas o minutos».
Inspirado por el trabajo del neurocientífico Arco Bast en el HHMI Janelia Research Campus, Alek Kemeny, miembro del personal técnico de Anthropic, destacó que esta idea podría permitir que la IA ejecute cualquier experimento científico en el mundo. Aunque no es necesario utilizar modelos de IA para aprovechar un lenguaje de interfaz de máquina común, la integración de un sistema MHS con un modelo de IA permite a los científicos interactuar con dispositivos usando lenguaje natural. Esto posibilita que los modelos «razonen a través de cada paso en un experimento, actualicen parámetros en tiempo real y, en algunos casos, se recuperen de errores de hardware sin intervención».
Anthropic ha dado ejemplos de cómo un modelo como Claude podría ajustar un láser, verificar los resultados a través de una cámara separada y repetir el proceso para calibrar automáticamente todo el sistema. Además, MHS podría permitir que un modelo de IA enfoque un microscopio, analice los resultados, decida qué parte necesita más observación y luego mueva automáticamente el microscopio a la sección relevante para continuar el experimento.
El MHS también incluye un sistema de etiquetado estandarizado para describir las restricciones del mundo real del hardware, lo que incluye información codificada sobre las características físicas del hardware, sus parámetros ajustables, opciones de medición y límites de seguridad. Estos socios ayudarán a Anthropic a «construir evaluaciones de seguridad y desarrollar mejores prácticas para sistemas de IA que operan equipos físicos». Después de esta fase de vista previa, el plan es que MHS se convierta en un estándar de código abierto y «agnóstico al agente» para integrar sistemas de IA y físicos.
En pruebas iniciales con socios científicos durante el último año, Anthropic afirma haber visto cómo el MHS redujo el tiempo necesario para integrar dispositivos, permitiendo iterar más rápido en una variedad de entornos experimentales. «Si puedes probar hipótesis más rápido, podrías crear tecnologías generales más rápido», dijo Kemeny en un video promocional junto al anuncio. «Así es como un siglo de progreso puede condensarse en una década».