Anthropic ha aperto l’anteprima di ricerca del Model Hardware Standard, una specifica condivisa che consente agli agenti AI di operare dispositivi fisici in sicurezza. L’accesso resta per ora a un primo gruppo di laboratori di ricerca scientifica e di produttori manifatturieri avanzati, con una lista d’attesa aperta a chi vuole candidarsi. Anthropic sostiene che l’integrazione della strumentazione, oggi lunga settimane o mesi, con MHS scende a ore o minuti.
Lo standard si rivolge a microscopi, sistemi di pipettamento automatico e bracci robotici, e permette a un agente di guidarne diversi in parallelo. Anthropic cita compiti che vanno dagli esperimenti di routine per la scoperta di farmaci all’allineamento di un laser su un computer quantistico. L’azienda punta anche a esperimenti autonomi che girano ventiquattro ore su ventiquattro, con l’agente che ragiona su ogni passaggio, aggiorna i parametri mentre le condizioni cambiano e in alcuni casi si riprende da un errore hardware senza intervento umano. Jonah Cool, della divisione life sciences di Anthropic, riassume cos� il problema che lo standard vuole risolvere: “In molti casi non si fa scienza perch� non si riesce a usare la strumentazione”.
Lo sviluppo di MHS � nato da una collaborazione fra Anthropic e l’HHMI Janelia Research Campus. In un video diffuso insieme all’annuncio, Alek Kemeny dello staff tecnico dell’azienda racconta che l’idea gli � venuta guardando il neuroscienziato Arco Bast lavorare a un esperimento sulla formazione della memoria, per il quale aveva costruito un’interfaccia comune che faceva coordinare fasci laser rotanti, microscopi, telecamere e il resto della strumentazione. “Questa idea si potrebbe usare per far condurre a un’AI qualsiasi esperimento scientifico al mondo”, ricorda di aver pensato. Kemeny paragona MHS al protocollo che Anthropic ha gi� rilasciato: “Quello che MCP ha fatto per il software, MHS lo far� per il mondo dell’hardware”.
Il driver, le primitive e il file che descrive la macchina
MHS introduce un driver standardizzato, cio� il software che traduce fra il sistema operativo di un computer e il dispositivo collegato. Il driver espone un insieme ridotto di primitive, comandi elementari come read (per esempio “leggi la temperatura”) e write (per esempio “imposta la temperatura”), che qualunque apparecchio pu� ricevere ed eseguire. Rende inoltre ogni dispositivo individuabile in un formato comune, cos� che macchine e agenti possano trovarsi e comunicare attraverso la rete senza un programma di traduzione costruito su misura in mezzo.
Il driver porta con s� anche informazioni che dal codice non si ricavano, come il peso di un braccio robotico, che serve a sapere quanto in fretta lo si pu� muovere senza rischi. Finora quel sapere � rimasto sui manuali cartacei, sul computer di chi usa la macchina o nella testa di chi la conosce. MHS prevede dei tag in cui l’utente scrive queste informazioni in linguaggio naturale, da solo o facendosi intervistare da un agente sulla propria configurazione, e dai tag il driver genera in automatico un file di riferimento con le caratteristiche del dispositivo: cosa misura, cosa si pu� regolare, quali limiti di sicurezza vengono applicati.
Per il controllo vero e proprio MHS mette a disposizione tre strade: MCP, la riga di comando e i file di codice via API. Una volta collegati i dispositivi, l’agente riceve i dati operativi di ciascuno, sequenzia i passaggi fra strumenti diversi, controlla i risultati e ritocca i parametri mentre le condizioni cambiano. Quando un compito � troppo lungo, o va eseguito pi� in fretta di quanto il ragionamento in linea consenta, l’agente concatena i comandi del driver dentro un file di codice e lascia che siano le macchine a portarlo a termine. Anthropic descrive Claude che regola un laser, osserva con una telecamera come si � spostato il fascio e ripete la sequenza, per poi impacchettare quello che ha imparato in uno script deterministico che allinea il laser con un solo comando.
La prova sul saggio BCA nei laboratori Genentech
Genentech ha implementato MHS su una grande stazione robotica costruita attorno a un sistema di pipettamento automatico, per automatizzare il saggio BCA, la procedura standard che misura la concentrazione proteica totale di un campione. Il protocollo coinvolge tre strumenti: il pipettatore, che esegue i trasferimenti di liquido con precisione, un braccio robotico che sposta i contenitori e un lettore di micropiastre che misura quanta luce il campione assorbe a una data lunghezza d’onda. Claude � stato usato per orchestrare il protocollo e fare da centro di comunicazione fra i tre, con tutti gli esperimenti condotti nelle micropiastre da 96 pozzetti che sono lo standard dei laboratori automatizzati.
Il primo test � servito da riferimento, e non � andato bene. Claude ha eseguito i passaggi del protocollo scegliendo per� parametri generici, con la stessa portata per la soluzione acquosa e per quella viscosa: nella seconda si sono formate bolle, e i trasferimenti sono risultati imprecisi. Genentech ha allora chiesto al modello di ottimizzare da solo la fluidodinamica per l’acqua e per l’albumina serica bovina, esplorando un intervallo di portate definito dagli esperti, con trasferimenti di prova di liquido colorato letti dal lettore di micropiastre e un trasferimento eseguito da un esperto nella stessa piastra come termine di paragone.
Claude ha condotto le prove e analizzato i dati arrivando a 140 �L/s per l’acqua, con un errore quadratico medio di 0,016, e a 10 �L/s per la proteina, con un errore di 0,181. Gli specialisti di automazione di Genentech hanno confermato che entrambi i valori erano ragionevoli per quella configurazione. Di norma un’ottimizzazione del genere richiede uno specialista che scriva a mano la logica di programmazione su misura.
Chi lo sta provando, e il regolamento macchine del 2027
Fra chi sta provando lo standard in questa fase compaiono Amazon Web Services, Hugging Face e Raspberry Pi, insieme ad altri laboratori e produttori nei settori biotech, robotica, elettronica e calcolo quantistico. Il compito dei partner, dice Anthropic, � costruire insieme le valutazioni di sicurezza e le buone pratiche per i sistemi AI che comandano apparecchiature fisiche. MHS funziona con qualunque dispositivo dotato di interfaccia programmabile, � indipendente dal modello, e qualsiasi ambiente agentico pu� usarlo attraverso protocolli standard come MCP. Quando l’anteprima finir�, l’azienda intende rendere lo standard open source.
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