Im Quellenvergleich
Alle Inhalte werden von KI erstellt. Dieser Überblick fasst zusammen, worin sich mehrere Quellen einig sind und worin sie sich unterscheiden — die Bewertung bleibt dir überlassen.
Anthropic hat den Model Hardware Standard (MHS) als Forschungsvorschau vorgestellt. MHS ist eine gemeinsame Spezifikation, die es KI-Agenten ermöglicht, physische Geräte wie Mikroskope, Flüssigkeitshandhaber und Roboterarme parallel zu bedienen. Laut Anthropic reduziert MHS die Integrationszeit für Labore und Fertigungsanlagen von Wochen oder Monaten auf Stunden oder Minuten. Die Entwicklung begann als Zusammenarbeit zwischen Anthropic und dem HHMI Janelia Research Campus. MHS führt einen standardisierten Treiber ein, der Befehle wie „read“ (lesen) und „write“ (schreiben) übersetzt und Geräte in einem einheitlichen Format auffindbar macht. Der Treiber enthält Tags, die Informationen über Geräteeigenschaften in natürlicher Sprache speichern. Die Steuerung erfolgt über MCP, die Kommandozeile und Code-Dateien (APIs). Anthropic teilt die frühe Version mit Partnern aus Wissenschaft, Robotik, Elektronik und Fertigung, um Sicherheitsbewertungen zu entwickeln, bevor der Standard als Open Source veröffentlicht wird. Als Beispiel nennt das Unternehmen Genentech, das MHS zur Automatisierung eines Proteintests testet. Die Quellen berichten weitgehend übereinstimmend. MHS-Geräte lassen sich auch ohne KI direkt per Befehlszeile steuern. In Kombination mit einem KI-Modell über das Model Context Protocol können Wissenschaftler die Geräte per natürlicher Sprache bedienen. Die Modelle können laut Anthropic jeden Schritt eines Experiments durchdenken, Parameter in Echtzeit anpassen und teils Hardwarefehler ohne Eingriff beheben. Das System ist modellunabhängig. Anthropic räumt ein, dass Claude aus Text und Bildern lernt und ihm daher räumliches Verständnis fehlt; Fachleute müssten weiterhin eingreifen. Die Ergebnisse der Partnerprojekte wurden nicht unabhängig geprüft. Die Spezifikation entstand mit dem HHMI Janelia Research Campus und ist zunächst als Research Preview verfügbar, später soll sie als Open Source erscheinen. MHS ist laut Anthropic modellagnostisch und funktioniert mit jedem programmierbaren Gerät. In Tests koordinierte Claude bei Genentech einen Pipettierautomaten, einen Roboterarm und ein Messgerät. Bei Blasenbildung in einer viskosen Lösung scheiterte der Agent jedoch an physikalischen Zusammenhängen und brauchte menschliche Erklärung. An der Carnegie-Mellon-Universität entstanden Treiber und Orchestrierung in etwa acht Stunden. Bei QuEra entwickelte Claude ein Skript, das in 695 von 700 Blindversuchen erfolgreich war. Die Ergebnisse stammen aus von Anthropic präsentierten Partnerprojekten und wurden nicht unabhängig geprüft. Expertenaufsicht bleibt laut Anthropic notwendig.