人工智能首次被赋予控制实验室机器人和显微镜的权限

Anthropic 近期发布了 Anthropic 模型硬件标准 (MHS)，这是一项通用规范，使人工智能代理能够安全地控制现实世界中的物理设备。目前，该规范仅供部分研究实验室和先进制造商使用，其他感兴趣的机构则需排队等候。Anthropic 表示，MHS 可以将复杂硬件的集成时间从数周或数月缩短至数小时甚至数分钟。

这项新标准专为显微镜、自动移液系统和机械臂而设计，单个智能体即可并行控制多个设备。Anthropic公司列举了一系列应用案例，涵盖从常规药物研发实验到量子计算机中激光束的精确对准。该项目的目标是实现全天候24小时不间断运行的完全自主实验，智能体能够分析每个步骤，根据条件变化调整参数，在某些情况下甚至无需人工干预即可从硬件故障中恢复。Anthropic公司生物部门的Jonah Cool表示，该标准解决了一个关键问题：目前很多科学研究无法开展，仅仅是因为研究人员无法正确操作现有设备。

Anthropic模型硬件标准（MHS）的开发是Anthropic公司与霍华德·休斯医学研究所（HHMI）珍妮莉娅研究园区合作的成果。这一理念源于神经科学家阿尔卡·巴斯托（Arca Basto）在记忆形成实验中的观察，他本人为该实验设计了一个通用接口，用于协调旋转激光束、显微镜和相机。这一理念最终发展成为一种用于自主执行科学实验的通用协议，其功能与Anthropic公司现有的Anthropic模型上下文协议（MCP）软件协议类似。

人为模型硬件标准 (MHS) 的核心是一个标准化的驱动程序，用于在操作系统和所连接设备之间转换命令。该驱动程序使用一组简洁的基本命令，例如读取数据或设置参数，任何仪器都可以接收这些命令。此外，该系统还包含安全约束和设备规范，这些内容直接以自然语言文本标签的形式编写。

该标准已在基因泰克实验室的自动化蛋白质浓缩工作站上进行了测试，其中 Anthropic Claude 模型控制了移液器、机械臂和微孔板读数仪。在对流体流量进行初始调整后，该模型能够独立优化水和蛋白质的参数，而这些参数通常需要专家手动编程。目前正在测试 Anthropic 模型硬件标准 (MHS) 的合作伙伴包括亚马逊网络服务 (AWS)。 拥抱脸 以及 Raspberry Pi Ltd.。预览阶段结束后，Anthropic 计划将该标准作为开源解决方案提供。