Anthropicは8月27日（現地時間）、AIエージェントが物理機器を安全に操作できる共通仕様「Model Hardware Standard（MHS）」のリサーチプレビューを発表した。対象は最初に科学研究機関や先進的な製造業者で、順次拡大を予定している。
MHSは、マイクロスコープやリキッドハンドラ、ロボットアームなど多様な研究・製造現場の機器を標準化し、AIが安全に統合・制御できることを目指す。従来、機器ごとに異なるインターフェースや手作業の統合作業が必要であったが、MHSではこれらの作業を数週間から数時間、場合によっては数分に短縮できる。AIによる自律的な実験、パラメータのリアルタイム調整、エラー時の自動対応が可能となる。
MHSは標準化されたドライバを用い、シンプルなコマンド（「計測値の取得」「設定値の書き込み」など）によってあらゆるプログラマブル機器と連携できる。さらに機器の特性や安全情報を自然言語で記述し、AIが初めて扱う装置でも即座に適切な操作が可能となる。モデル非依存で、標準プロトコル（Model Context Protocol）などを介して連携可能だ。
実際に、バイオテクノロジー（Genentech）、ロボティクス（大学研究機関）、量子コンピューティング（QuEra）など、多様な分野でMHSの有用性が実証されている。たとえばGenentechでは、複数ロボットを使ったタンパク質実験の統合と自律的なワークフローを構築し、手動では難しい最適化・エラー回復を実現している。
同社は今後、さらなるパートナーと共にMHSの安全性評価やベストプラクティス策定を進め、標準のオープンソース化も計画している。AI分野と物理機器制御の橋渡し技術として、研究・産業用途での利用が想定されている。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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