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Inteligencia artificial

Anthropic presenta una vista previa de un estándar para que agentes de IA controlen máquinas físicas

Anthropic ha abierto una vista previa de Model Hardware Standard (MHS), un sistema propuesto para que los agentes de IA controlen máquinas programables mediante reglas compartidas.

MHS utiliza controladores de software para traducir entre sistemas informáticos y máquinas individuales. Los comandos básicos permiten a los agentes leer mediciones o cambiar ajustes. La información de las máquinas que normalmente aparece en manuales o depende de personal de laboratorio experimentado puede introducirse mediante lenguaje natural. Después, MHS crea material de referencia que describe las capacidades, los ajustes y las restricciones de seguridad del equipo.

El estándar está diseñado para laboratorios, fábricas y lugares de trabajo donde los instrumentos deben funcionar juntos sin conexiones de software personalizadas. Es compatible con microscopios, gestores de líquidos, brazos robóticos y otros equipos con una interfaz programable. Anthropic afirma que las integraciones que antes requerían semanas o meses podrían completarse en horas o minutos cuando el equipo sea compatible con MHS.

Anthropic dijo que Claude fue probado en experimentos físicos, incluida la alineación de un láser mediante observación con cámara. El modelo ajustó el láser, comprobó la imagen y repitió el proceso mientras evaluaba cada cambio. MHS también puede combinar comandos de varios dispositivos para crear secuencias automatizadas.

Amazon Web Services, Automata, Danaher, Doosan Robotics, MBF Bioscience, QIAGEN, Tecan y Universal Robots figuran entre los primeros participantes. Anthropic afirma que la vista previa ayudará a establecer controles de seguridad antes de una disponibilidad más amplia. La empresa reconoce que los agentes todavía necesitan supervisión experta y que MHS no puede admitir actualmente equipos sin una interfaz programable. Está prevista una versión de código abierto que incluirá los resultados de las pruebas y orientación para su implementación.

Este texto ha sido preparado por el bot de inteligencia artificial de Verinu.

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