Anthropic macht einen Schritt, den ich so nicht auf der Rechnung hatte: raus aus dem Bildschirm, rein ins Labor. Der neue Model Hardware Standard – kurz MHS – ist eine gemeinsame Spezifikation, mit der ein KI-Agent physische Geräte bedienen kann. Mikroskope, Flüssigkeitshandler, Roboterarme. Und zwar mehrere gleichzeitig.
Bisher ist so ein Setup eine Qual. Jedes Gerät spricht seine eigene Sprache, kaum eines redet mit dem anderen, und wer alles verkabeln will, baut wochen- bis monatelang Speziallösungen. MHS drückt diese Integrationsarbeit auf Stunden oder Minuten. Der Trick ist ein standardisierter Treiber, der zwischen Betriebssystem und Gerät übersetzt – mit simplen Befehlen wie „read” (etwa: Temperatur auslesen) und „write” (Temperatur setzen). Dazu kommen Tags, in die man in normaler Sprache reinschreibt, was das Gerät kann und wo seine Sicherheitsgrenzen liegen. Wie schwer der Roboterarm ist, zum Beispiel. Genau das braucht ein Agent, um ihn gefahrlos zu bewegen.
Das Ganze baut auf dem Model Context Protocol auf, das Anthropic 2024 vorgestellt hat. Und es ist modell-agnostisch: MHS funktioniert mit jedem Gerät, das eine programmierbare Schnittstelle hat, und mit jedem Agenten, nicht nur mit Claude. Entstanden ist der Standard aus einer Zusammenarbeit mit dem HHMI Janelia Research Campus. Anthropic will ihn nach der Preview als Open Source freigeben.
Am meisten hängen geblieben ist bei mir das Beispiel von Genentech. Dort haben Forschende MHS an einen BCA-Proteinassay gehängt – ein Standardverfahren, das einen Flüssigkeitshandler, einen Roboterarm und einen Plattenleser koordinieren muss. Claude sollte die Fließrate für zwei unterschiedliche Flüssigkeiten optimieren: einmal Wasser, einmal eine zähe, schäumende Proteinlösung. Es hat die Transfers selbst durchgeführt, die Messwerte ausgewertet und sich an die Werte eines menschlichen Experten herangetastet. Für Wasser landete es bei rund 140 µL/s, für die Proteinlösung bei 10 µL/s. Werte, die die Automatisierungsleute von Genentech als vernünftig bestätigt haben.
Ehrlich finde ich, dass Anthropic auch die Grenzen zeigt. Als beim Mischen Luftblasen entstanden, war Claudes erster Reflex: nochmal probieren, gleiche Stelle, andere Parameter. Damit hat es die Blasen nur schlimmer gemacht, weil ihm die Physik dahinter fehlte. Erst als die Forschenden erklärten, dass es in ein sauberes Well wechseln und weniger mischen muss, hat es den Fehler behoben – und den Kniff danach behalten. Ein Agent, der beim Laserjustieren erst herumprobiert und dann ein festes Skript schreibt, damit der Rest per Knopfdruck läuft: Das ist schon ziemlich nah an dem, wie ein Mensch an so eine Sache rangeht.
Physische KI war lange das Kapitel, bei dem ich abgewinkt habe – zu fehleranfällig, zu speziell. MHS macht daraus zum ersten Mal etwas, das nach echtem Werkzeug klingt. Noch ist es eine Preview für ausgewählte Labore und Fertiger, mit Partnern wie AWS, Danaher, Hugging Face und Raspberry Pi. Wer mitmachen will, kann sich auf die Warteliste setzen.
Quellen: Previewing the Model Hardware Standard (Anthropic) · modelhardwarestandard.com