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Per consentire ai sistemi di intelligenza artificiale di controllare dispositivi fisici in modo diretto e standardizzato, Anthropic ha ideato il Model Hardware Standard: si tratta di una iniziativa che mira a superare il limite attuale degli agenti AI, finora confinati a operazioni digitali, permettendo loro di interagire con strumenti reali attraverso un linguaggio comune e un formato uniforme per lo scambio dei dati. Il Model Hardware Standard, presentato come anteprima di ricerca, nasce infatti per semplificare l'integrazione tra componenti eterogenei utilizzati negli esperimenti scientifici. Secondo Anthropic, la creazione di software personalizzati per far comunicare laser, microscopi, telecamere e altri strumenti richiede spesso settimane di lavoro. Il nuovo standard offre un'interfaccia condivisa che consente ai dispositivi di dialogare senza la necessità di programmi di traduzione specifici, riducendo drasticamente i tempi di configurazione.

In un video dimostrativo, che riportiamo più sotto, un membro del team tecnico, Alek Kemeny, racconta che l'idea è nata osservando il neuroscienziato Arco Bast mentre coordinava un esperimento complesso presso il Janelia Research Campus. Bast aveva sviluppato un sistema per far cooperare diversi strumenti attraverso un'unica interfaccia. Kemeny ricorda di aver pensato: «Questa idea potrebbe essere usata per far eseguire a un'AI qualsiasi esperimento scientifico al mondo». Il nuovo standard non richiede però necessariamente l'uso di modelli di intelligenza artificiale. Anthropic specifica che i dispositivi compatibili con MHS possono essere controllati direttamente tramite comandi da riga di comando o API. Tuttavia, l'integrazione con un modello IA attraverso il Model Context Protocol permette agli scienziati di impartire istruzioni in linguaggio naturale e ai modelli di ragionare sui passaggi dell'esperimento, aggiornare parametri in tempo reale e, in alcuni casi, recuperare automaticamente da errori hardware.

Anthropic fornisce esempi concreti di utilizzo: un modello può regolare un laser, verificare i risultati tramite una telecamera separata e ripetere la procedura fino alla calibrazione completa del sistema. In un altro scenario, un modello può mettere a fuoco un microscopio, analizzare l'immagine, identificare una zona che richiede ulteriore osservazione e spostare automaticamente lo strumento nella posizione corretta. Una dimostrazione mostra anche un modello che riesce a far afferrare a un braccio robotico una lattina di alluminio, pur non essendo stato addestrato specificamente per quel compito. Anthropic spiega che i modelli abilitati a MHS possono sequenziare operazioni complesse tramite script che sfruttano le API messe a disposizione e adattandoli dinamicamente alle condizioni dell'esperimento.

Il Model Hardware Standard include inoltre un sistema di etichettatura standardizzato che descrive i vincoli fisici dei dispositivi, utile per modelli addestrati principalmente in ambienti virtuali. Le etichette contengono informazioni sulle caratteristiche fisiche, come peso e raggio d'azione di un braccio robotico, sui parametri regolabili, sulle capacità di misurazione e sui limiti di sicurezza. Questi dati possono essere integrati in un file di riferimento che fornisce rapidamente al modello informazioni essenziali su un dispositivo mai utilizzato prima.

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Durante questa fase di anteprima, Anthropic sta collaborando con un primo gruppo di laboratori scientifici e produttori avanzati, tra cui Amazon Web Services (Strands Robots), Hugging Face (LeRobot), Raspberry Pi, Automata e Universal Robots. Questi partner contribuiranno a sviluppare valutazioni di sicurezza e buone pratiche per sistemi AI che operano apparecchiature fisiche. L'obiettivo è rendere MHS uno standard open source e indipendente dal modello utilizzato. Nei test condotti nell'ultimo anno, Anthropic afferma di aver osservato una riduzione significativa dei tempi necessari per integrare dispositivi diversi, consentendo iterazioni più rapide in vari contesti sperimentali. Secondo Kemeny, «se puoi verificare le ipotesi più velocemente, puoi creare tecnologie generali più velocemente», aggiungendo che questo approccio potrebbe «condensare un secolo di progressi in un decennio».

Il Model Hardware Standard rappresenta quindi un tentativo di portare l'intelligenza artificiale fuori dal mondo digitale e dentro quello fisico, creando un ponte tra agenti software e strumenti reali. Se adottato su larga scala, potrebbe trasformare il modo in cui vengono condotti esperimenti scientifici e processi industriali, riducendo la complessità tecnica e accelerando la ricerca.

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