Anthropic entwickelt Standard für KI-Steuerung von Labor- und Fertigungsgeräten
Das US-KI-Unternehmen Anthropic hat mit dem Model Hardware Standard (MHS) eine Schnittstelle für den Zugriff von KI-Agenten auf programmierbare Labor- und Fertigungsgeräte vorgestellt. Das geht aus einer Mitteilung des Unternehmens vom 27. August hervor. Viele Labor- und Fertigungsgeräte lassen sich heute nur über eigene Programmierschnittstellen steuern. Für den Einsatz mit KI-Agenten sind deshalb eigene Integrationen nötig. MHS soll diese Hürde verringern und einen einheitlichen Zugriff auf unterschiedliche Geräte schaffen.
Gemeinsamer Gerätezugriff statt Einzelintegration
Mit MHS soll eine gemeinsame technische Ebene entstehen, über die KI-Agenten unterschiedliche Labor- und Fertigungsgeräte ansprechen und steuern können. Nach Unternehmensangaben übernimmt dafür eine standardisierte Treiberschicht die Kommunikation mit der Hardware. Über einfache Befehle können Agenten etwa Messwerte auslesen oder Einstellungen verändern. Angaben zu Eigenschaften und Sicherheitsgrenzen der Geräte sollen ebenfalls hinterlegt werden können, beispielsweise zum Gewicht eines Roboterarms oder zu zulässigen Betriebswerten. Der Agent erhält damit Informationen darüber, welche Funktionen er nutzen darf und wo technische Grenzen liegen.
Für den Zugriff auf die Geräte sieht Anthropic mehrere Möglichkeiten vor, darunter das Model Context Protocol (MCP), die Kommandozeile und APIs. KI-Agenten sollen damit auch mehrere Instrumente gemeinsam koordinieren, Ergebnisse überwachen und Parameter im laufenden Betrieb anpassen können. Zeitintensive oder besonders schnelle Abläufe können laut Mitteilung in Skripte überführt werden. Die Hardware führt diese Schritte anschließend selbstständig aus, ohne dass der KI-Agent jeden einzelnen Vorgang fortlaufend steuern muss.
Kürzere Integrationszeiten für KI-gesteuerte Geräte
Einen unmittelbaren Vorteil sieht Anthropic in deutlich kürzeren Integrationszeiten für Labor- und Fertigungsgeräte. Heute kann es laut Mitteilung Wochen oder sogar Monate dauern, unterschiedliche Systeme technisch aufeinander abzustimmen; MHS soll diesen Zeitraum auf Stunden oder teilweise Minuten verkürzen. Erprobt wurde der Ansatz bereits mit Mikroskopen, Liquid-Handling-Systemen, Roboterarmen und Technik aus dem Quantencomputing.
Die Research-Preview wird inzwischen von Partnern aus Laborautomation, Robotik und Software erprobt. QIAGEN testet MHS an QIAsymphony Connect, Tecan an seinen Fluent-Systemen. Universal Robots will seine Robotikplattform für MHS öffnen, Doosan Robotics testet den Standard für automatisierte Qualitätssicherung und die Koordination mehrerer Roboter. AWS will MHS über Strands Robots zugänglich machen. Automata, Danaher, MBF Bioscience, Hugging Face und Raspberry Pi gehören zu den weiteren frühen Partnern.
Die Testphase soll Anthropic Erkenntnisse für einen sicheren Einsatz von KI an physischen Geräten liefern. Anthropic zufolge bleibt menschliche Fachaufsicht notwendig, weil Claude räumliche und physikalische Zusammenhänge nur eingeschränkt erfassen kann; zudem funktioniert MHS bislang nur mit programmierbarer Hardware. In der nächsten Entwicklungsphase will das Unternehmen den Standard auf weitere Geräte ausweiten und später als Open Source veröffentlichen.
