Anthropicのモデルハードウェア標準：AIエージェントが実験室・工場デバイス向けの統一ドライバを取得

Anthropicは、Model Hardware Standard (MHS)の研究プレビューを公開しました。これは、AIエージェントが顕微鏡、液体ハンドラー、ロボットアームなどの物理デバイスを安全に操作できるようにする共有仕様です。目標は、実験室や工場でのハードウェア統合にかかる通常数週間から数ヶ月の時間を、数時間または数分に短縮することです。

MHSの仕組み

MHSは、デバイスとAIエージェントの間を変換する標準化されたドライバを導入します。ドライバは、プログラム可能なデバイスが理解できるシンプルなプリミティブ（read（例：「温度を取得」）やwrite（例：「温度を設定」）などのコマンド）を公開します。また、カスタムの「トランスレータ」プログラムなしで、ネットワーク全体でデバイスを発見可能にします。

安全な操作にとって重要なのは、ドライバにコードからは明らかでないデバイスの特性（ロボットアームの重量など）を説明する自然言語タグを含められることです。ユーザーはこれらのタグを手動で追加するか、セットアップについてインタビューするエージェントとチャットすることで追加できます。これらのタグから、MHSはデバイスの機能、調整可能性、強制される安全制限を含むリファレンスファイルを自動生成します。これにより、エージェントは紙のマニュアルにあった情報を実質的に得ることができます。

3つの制御メカニズム

接続されると、エージェントは3つのメカニズムでハードウェアを制御できます：

• MCP（Model Context Protocol）— エージェントとツール間の通信用標準プロトコル。
• コマンドラインインターフェース — ターミナルからの直接制御。
• コードファイル（API） — ドライバコマンドをスクリプトに連結し、高速で長時間の操作を実現。

これらのメカニズムは連携して、単一のコード行で複数のデバイスを調整できます。エージェントは機器間でステップを順序付け、結果をリアルタイムで監視し、条件の変化に応じてパラメータを調整でき、人間の介入なしにハードウェアエラーから回復することもできます。

Anthropicは、テスト中にClaudeが科学者のように探索的な方法で実験と対話したと報告しています。観察された例としては、Claudeがレーザーを調整し、その後カメラを使用してその効果を視覚的に評価する—物理的行動について推論するエージェントの能力を示すループ—がありました。

MHSは、HHMI Janelia Research Campusとの協力を含む、最初の科学研究ラボと先進製造業者のグループに共有されています。Anthropicは、標準をオープンソース化する前に安全評価とベストプラクティスを構築する予定です。

応募対象者

プレビューは、科学研究ラボ、ロボティクスチーム、電子機器メーカー、先進製造施設に開放されています。応募はAnthropicのウェブサイトで現在受け付けています。