Anthropicは8月27日、モデルハードウェア標準（MHS）を発表し、初めてエムボディードインテリジェンスおよび物理AI分野に進出しました。この標準は、AIエージェントがプログラマブルインターフェースを備えたデバイスを操作できるようにする一貫した制御および通信標準です。この「翻訳層」を通じて、エージェントはほぼ人間の介入なしに、顕微鏡、液体処理装置、ロボットアーム、さらには量子コンピューティング装置を同時に制御できます。初期の非公開テストでは、MHSがバイオ医薬品、量子コンピューティング、先進製造などの分野で大幅なスピードアップを実現しました。製薬大手のジェンテックは、AIが複数の異種実験装置を直接制御できるようになったことで、自動化された用量反応曲線実験の開発および実行サイクルが元の3分の1に短縮されたと述べています。

文章作者、出典：AIBase

Anthropicは8月27日、ブログ投稿を通じて「モデルハードウェア標準」（MHS）を研究プレビュー形式で発表しました。ロイター、CNBCなどのメディアは、これが同社が物理的世界を認識し、複雑な動作を実行し、継続的に学習するAIシステム——自動運転からロボットアームまで幅広く適用可能——への初の公的な進出を示すものだと解釈しています。

AIに「体」を装備するための統一翻訳レイヤー

以前のモデルコンテキストプロトコル（MCP）と同様に、MHSは、AIエージェントがプログラマブルインターフェースを備えたデバイスを制御するための統一された制御および通信標準である。この「翻訳レイヤー」により、エージェントはほぼ人間の介入なしに、顕微鏡、液体処理装置、ロボットアーム、さらには量子コンピューティングデバイスを同時に制御し、24時間体制で自動的にプロセスを実行できる。

早期の閉門テストにおいて、MHSはバイオ医薬、量子計算、先進製造などのハードテクノロジー分野で非常に高い速度向上能力を示している。製薬大手のジェンテックは、AIに複数の非同質実験装置を直接操作させることで、自動化された用量反応曲線実験の開発および運用サイクルを元の3分の1に短縮できたと述べている。AnthropicがAIをデジタル世界から実際の生産ラインへと押し出したこの一歩は、大規模モデルの競争が「対話」から「実行」へと拡大していることを意味している。