Anthropic pada hari Kamis membuka pratinjau penelitian Model Hardware Standard (MHS), spesifikasi bersama yang dirancang untuk memungkinkan agen AI mengoperasikan perangkat fisik dengan aman seperti mikroskop, pengendali cairan, dan lengan robot, menurut pengumuman yang dipublikasikan di situs web perusahaan.

Perusahaan ini memberikan kelompok pertama laboratorium penelitian ilmiah dan produsen tingkat lanjut untuk mengakses pratinjau tersebut, dan mengatakan pihaknya berencana untuk membuat standar open source setelah evaluasi keselamatan dan praktik terbaik dikembangkan bersama mitra di bidang sains, robotika, elektronik, dan manufaktur.

Mengatasi hambatan integrasi

Anthropic mengatakan proyek ini dimulai sebagai kolaborasi dengan HHMI Janelia Research Campus, kampus penelitian Howard Hughes Medical Institute. Masalah yang ditargetkan sudah tidak asing lagi bagi siapa pun yang pernah bekerja di laboratorium atau di pabrik: sebagian besar instrumen tidak berkomunikasi satu sama lain, dan mengintegrasikannya biasanya membutuhkan waktu berminggu-minggu atau berbulan-bulan untuk membangun koneksi yang dibuat khusus.

Dengan MHS, Anthropic mengatakan bahwa pekerjaan integrasi menyusut menjadi beberapa jam atau menit. Setelah perangkat terhubung, agen AI dapat mengatur eksperimen otonom sepanjang waktu, memikirkan setiap langkah eksperimen, memperbarui parameter secara real-time, dan, dalam beberapa kasus, memulihkan kesalahan perangkat keras tanpa campur tangan manusia. Perusahaan mengatakan standar tersebut telah digunakan untuk berbagai tugas mulai dari eksperimen penemuan obat rutin hingga kalibrasi laser pada komputer kuantum.

Untuk cakupan lebih lanjut mengenai alat yang membentuk kembali pengembangan AI, AI Buzz Wire melacak setiap rilis besar di seluruh industri.

Cara kerja standar

Inti dari MHS adalah driver standar: perangkat lunak yang menerjemahkan antara sistem operasi komputer dan perangkat keras. Pengemudi memperlihatkan serangkaian primitif sederhana — perintah seperti "baca" (misalnya, dapatkan suhu) atau "tulis" (setel suhu) — yang dapat dipahami dan ditindaklanjuti oleh perangkat keras mana pun.

Setiap perangkat juga dapat ditemukan dalam format standar, sehingga agen dan instrumen dapat menemukan satu sama lain di seluruh jaringan tanpa penerjemah khusus di antaranya. Menurut Anthropic, pengemudi juga memberikan agen pengetahuan kontekstual yang secara tradisional ada dalam manual kertas atau di kepala teknisi – misalnya, berat lengan robot, yang penting untuk memanipulasinya dengan aman. Pengguna dapat menulis sendiri informasi tersebut ke dalam tag bahasa alami, atau mengobrol dengan agen yang mewawancarai mereka tentang pengaturan perangkat keras mereka. Pengemudi kemudian secara otomatis menghasilkan file referensi yang menjelaskan apa yang dapat diukur oleh perangkat, apa yang dapat disesuaikan, dan batas keamanan mana yang akan diterapkan.

Agen mengontrol perangkat keras melalui tiga mekanisme: Model Context Protocol (MCP), antarmuka baris perintah, dan file kode yang berisi API. Secara keseluruhan, kata Anthropic, hal ini memungkinkan agen untuk mengatur beberapa perangkat dengan satu baris kode, mengurutkan langkah-langkah di seluruh instrumen, memantau hasil, dan menyesuaikan parameter seiring perubahan kondisi.

Apa yang Anthropic amati dengan Claude

Dalam pengujiannya, Anthropic melaporkan bahwa Claude berinteraksi dengan perangkat keras dengan cara eksplorasi yang menyerupai cara kerja seorang ilmuwan. Dalam satu contoh, model menyesuaikan laser, mengamati hasilnya melalui kamera untuk melihat bagaimana sinar bergerak, dan mengulangi proses tersebut untuk memahami urutan kejadian. Claude kemudian mengemas apa yang telah dipelajarinya ke dalam skrip deterministik, memungkinkan prosedur penyelarasan dijalankan sebagai satu perintah tanpa model memikirkan setiap langkahnya.

Pola tersebut – seorang agen melakukan eksplorasi secara interaktif, kemudian menyusun temuannya menjadi kode yang dapat diulang – merupakan inti dari bagaimana Anthropic mengharapkan MHS digunakan untuk tugas-tugas jangka panjang yang akan memakan waktu lama atau mahal untuk diawasi secara terus-menerus.

Model-agnostik berdasarkan desain

Anthropic memposisikan MHS sebagai infrastruktur dan bukan sebagai pengaman produk. Standar ini berfungsi dengan perangkat apa pun yang memiliki antarmuka yang dapat diprogram, dan perusahaan mengatakan ini adalah model-agnostik: setiap agen harness dapat mengaksesnya menggunakan protokol standar seperti MCP. Hal ini mungkin penting untuk diadopsi di laboratorium penelitian, di mana peralatan dari berbagai vendor dan model dari berbagai penyedia sering kali dicampur.

Pengumuman ini muncul di tengah semakin ketatnya kompetisi untuk menghubungkan model AI dengan dunia fisik, dengan para pesaingnya yang mengejar model dan mitra perangkat keras yang berfokus pada robotika. Dengan menargetkan laboratorium dan jalur produksi terlebih dahulu – lingkungan dengan alur kerja terstruktur dan banyak instrumen – Anthropic bertaruh bahwa otomasi ilmiah dan industri akan menjadi domain pertama yang bermakna secara komersial bagi agen yang diwujudkan.

Apa yang harus ditonton

Pratinjau penelitian terbatas pada kelompok mitra awal, dan Anthropic belum mengumumkan tanggal rilis sumber terbuka. Pertanyaan kunci untuk beberapa bulan mendatang mencakup berapa banyak produsen perangkat yang membuat driver MHS, seperti apa evaluasi keselamatan yang dikembangkan bersama mitra, dan apakah pesaing mengadopsi atau berinteroperasi dengan standar tersebut.

Bagi laboratorium yang mempertimbangkan penerapannya, tantangannya sangatlah jelas: integrasi perangkat keras yang tadinya memakan waktu berbulan-bulan bisa menjadi tugas konfigurasi yang diukur dalam hitungan jam, dengan agen yang dapat menjalankan eksperimen secara terus-menerus di latar belakang. Apakah janji tersebut dapat bertahan jika bersentuhan dengan peralatan yang berantakan di dunia nyata adalah ujian yang dirancang untuk dijawab oleh pratinjau penelitian.

---

Tetap Terdepan dalam AI

Dapatkan berita, analisis, dan terobosan AI terkini — semuanya di satu tempat.

Baca berita AI selengkapnya →